| 摘要 | 第4-5页 |
| Abstract | 第5页 |
| 1 绪论 | 第8-13页 |
| 1.1 研究背景及意义 | 第8-9页 |
| 1.2 研究现状 | 第9-11页 |
| 1.3 本文主要内容 | 第11-12页 |
| 1.4 本文组织结构 | 第12页 |
| 1.5 小结 | 第12-13页 |
| 2 社会推荐系统 | 第13-27页 |
| 2.1 社会化推荐系统的形式化定义 | 第13页 |
| 2.2 社会化推荐系统的业务流程 | 第13-14页 |
| 2.3 社会化关系网络的构建 | 第14-15页 |
| 2.4 社会化推荐生成技术 | 第15-24页 |
| 2.4.1 基于图模型的推荐方法 | 第16-17页 |
| 2.4.2 矩阵分解方法 | 第17-19页 |
| 2.4.3 因子分解机 | 第19-23页 |
| 2.4.4 概率模型 | 第23-24页 |
| 2.5 社会化推荐系统的效用评价 | 第24-26页 |
| 2.6 本章小结 | 第26-27页 |
| 3 基于上下文的推荐系统 | 第27-33页 |
| 3.1 上下文获取技术 | 第28页 |
| 3.2 上下文建模 | 第28页 |
| 3.3 上下文用户偏好提取技术 | 第28-29页 |
| 3.4 上下文推荐生成技术 | 第29-32页 |
| 3.4.1 基于传统协同过滤的上下文推荐系统 | 第29-30页 |
| 3.4.2 基于上下文融入推荐生成模型阶段的构建方法 | 第30-32页 |
| 3.5 本章小结 | 第32-33页 |
| 4 基于用户上下文与交互行为的社会化推荐系统研究 | 第33-47页 |
| 4.1 构建社会化信任网络 | 第33-40页 |
| 4.1.1 基于用户间交互行为的全局信任度估计模型 | 第33-36页 |
| 4.1.2 基于交互行为的交互信任度计算 | 第36-37页 |
| 4.1.3 基于用户相似性的信任度量 | 第37-38页 |
| 4.1.4 用户信任网络的构建模型(Soc_Pro) | 第38-39页 |
| 4.1.5 模型参数的确定 | 第39-40页 |
| 4.2 基于贪婪的特征选择算法(GFSA) | 第40-44页 |
| 4.3 基于用户上下文与交互行为的社会化推荐系统(CI_FM) | 第44-46页 |
| 4.4 本章小结 | 第46-47页 |
| 5 实验及分析 | 第47-55页 |
| 5.1 实验环境 | 第47页 |
| 5.2 实验数据集 | 第47-48页 |
| 5.3 信任网络构建模型(Soc_Pro) | 第48-52页 |
| 5.3.1 模型评估方法 | 第48-49页 |
| 5.3.2 信任传播距离q 最佳取值 | 第49-50页 |
| 5.3.3 实验结果及分析 | 第50-52页 |
| 5.4 推荐模型评估 | 第52-54页 |
| 5.4.1 实验及分析 | 第52-54页 |
| 5.5 本章小结 | 第54-55页 |
| 6 总结与展望 | 第55-57页 |
| 6.1 本文总结 | 第55页 |
| 6.2 工作展望 | 第55-57页 |
| 参考文献 | 第57-61页 |
| 攻读学位期间发表学术论文及科研成果 | 第61-62页 |
| 致谢 | 第62-63页 |
