| 摘要 | 第5-6页 |
| Abstract | 第6-7页 |
| 第1章 绪论 | 第10-15页 |
| 1.1 课题研究背景及意义 | 第10-11页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第11-13页 |
| 1.2.1 推荐技术的研究现状 | 第11-12页 |
| 1.2.2 社会化标签系统的研究现状 | 第12-13页 |
| 1.3 论文主要研究内容 | 第13-14页 |
| 1.4 论文组织结构 | 第14-15页 |
| 第2章 个性化推荐与社会化标签 | 第15-26页 |
| 2.1 个性化推荐技术 | 第15-22页 |
| 2.1.1 协同过滤推荐技术 | 第15-17页 |
| 2.1.2 基于关联规则的推荐技术 | 第17-19页 |
| 2.1.3 基于内容的推荐技术 | 第19-20页 |
| 2.1.4 其他推荐技术 | 第20-22页 |
| 2.2 社会化标签概述 | 第22-25页 |
| 2.2.1 社会化标签 | 第22-23页 |
| 2.2.2 标签系统特点及应用 | 第23-25页 |
| 2.3 本章小结 | 第25-26页 |
| 第3章 基于WordNet与共现分析的标签语义相似度算法 | 第26-38页 |
| 3.1 WordNet简介 | 第26-27页 |
| 3.2 语义相似度算法简介 | 第27-29页 |
| 3.2.1 基于路径的方法 | 第28页 |
| 3.2.2 基于信息内容的方法 | 第28-29页 |
| 3.3 基于WordNet与共现分析的标签语义相似度计算 | 第29-36页 |
| 3.3.1 基于共现分析计算标签的语义相似度 | 第30页 |
| 3.3.2 基于WordNet计算标签的相似性 | 第30-35页 |
| 3.3.3 基于WordNet与共现分析计算标签的相似性 | 第35-36页 |
| 3.4 实验验证 | 第36-37页 |
| 3.4.1 实验数据与环境 | 第36页 |
| 3.4.2 实验结果与分析 | 第36-37页 |
| 3.5 本章小结 | 第37-38页 |
| 第4章 基于标签相似度的协同过滤算法研究 | 第38-56页 |
| 4.1 传统的协同过滤算法 | 第38-44页 |
| 4.1.1 基于用户的协同过滤算法 | 第38-41页 |
| 4.1.2 基于项目的协同过滤算法 | 第41-44页 |
| 4.2 基于标签语义相似度的协同过滤算法改进 | 第44-48页 |
| 4.2.1 基于标签-项目语义关联的推荐模型 | 第45-46页 |
| 4.2.2 基于标签-用户语义关联的推荐模型 | 第46-48页 |
| 4.3 实验与分析 | 第48-55页 |
| 4.3.1 实验数据与环境 | 第49-50页 |
| 4.3.2 评估参数介绍 | 第50-51页 |
| 4.3.3 实验结果与分析 | 第51-55页 |
| 4.4 本章小结 | 第55-56页 |
| 结论 | 第56-58页 |
| 参考文献 | 第58-62页 |
| 攻读硕士学位期间发表的论文和取得的科研成果 | 第62-63页 |
| 致谢 | 第63页 |
