社交网络中融合信任关系的个性化推荐技术研究
| 摘要 | 第4-5页 |
| abstract | 第5页 |
| 第一章 绪论 | 第8-15页 |
| 1.1 研究背景和研究意义 | 第8-10页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第10-13页 |
| 1.3 研究内容 | 第13页 |
| 1.4 论文的结构 | 第13-15页 |
| 第二章 相关理论概述 | 第15-21页 |
| 2.1 协同过滤推荐算法 | 第15-17页 |
| 2.2 基础的概率矩阵分解算法 | 第17-19页 |
| 2.3 基于社交网络的个性化推荐算法 | 第19-20页 |
| 2.4 本章小结 | 第20-21页 |
| 第三章 基于信任感知的社会化网络推荐 | 第21-35页 |
| 3.1 引言 | 第21-22页 |
| 3.2 问题描述 | 第22页 |
| 3.3 社会化网络中的信任感知推荐方法 | 第22-27页 |
| 3.3.1 社会化信任矩阵 | 第23-24页 |
| 3.3.2 TRA推荐方法 | 第24-27页 |
| 3.3.3 算法设计流程 | 第27页 |
| 3.4 实验结果及分析 | 第27-33页 |
| 3.4.1 实验数据集介绍 | 第29页 |
| 3.4.2 评价指标 | 第29-30页 |
| 3.4.3 实验结果 | 第30-33页 |
| 3.5 本章小结 | 第33-35页 |
| 第四章 融合时间序列的信任感知推荐 | 第35-47页 |
| 4.1 引言 | 第35-36页 |
| 4.2 问题描述 | 第36-37页 |
| 4.3 改进的融合时间序列的信任感知推荐方法 | 第37-42页 |
| 4.3.1 社会化信任矩阵 | 第37-38页 |
| 4.3.2 物品影响矩阵 | 第38-39页 |
| 4.3.3 TATS推荐方法 | 第39-42页 |
| 4.4 实验结果及分析 | 第42-45页 |
| 4.4.1 实验数据集描述 | 第42页 |
| 4.4.2 评价指标 | 第42-43页 |
| 4.4.3 实验结果 | 第43-45页 |
| 4.5 本章小结 | 第45-47页 |
| 第五章 总结与展望 | 第47-49页 |
| 5.1 本文总结 | 第47页 |
| 5.2 未来展望 | 第47-49页 |
| 参考文献 | 第49-53页 |
| 发表论文和科研情况说明 | 第53-54页 |
| 致谢 | 第54页 |
