基于信任的协同过滤推荐算法在电子商务推荐系统的应用研究
| 摘要 | 第1-6页 |
| Abstract | 第6-10页 |
| 第1章 绪论 | 第10-17页 |
| ·课题背景 | 第10-11页 |
| ·研究现状 | 第11-14页 |
| ·研究内容 | 第14-17页 |
| 第2章 电子商务推荐系统概述 | 第17-29页 |
| ·电子商务推荐系统 | 第17-21页 |
| ·电子商务推荐系统的构成 | 第17-20页 |
| ·电子商务推荐系统与个性化服务 | 第20-21页 |
| ·常用推荐技术 | 第21-26页 |
| ·关联规则推荐算法 | 第21-23页 |
| ·基于内容的推荐算法 | 第23-24页 |
| ·协同过滤推荐算法 | 第24-26页 |
| ·推荐系统的评估标准 | 第26-28页 |
| ·本章小结 | 第28-29页 |
| 第3章 信任的相关研究 | 第29-37页 |
| ·信任的概念 | 第29-31页 |
| ·信任的性质 | 第31-32页 |
| ·信任的分类 | 第32-36页 |
| ·直接信任度和间接信任度 | 第32-33页 |
| ·全局信任度和局部信任度 | 第33-36页 |
| ·本章小结 | 第36-37页 |
| 第4章 基于信任的协同过滤推荐算法 | 第37-56页 |
| ·协同过滤推荐算法 | 第37-43页 |
| ·协同过滤推荐算法思路及步骤 | 第37-41页 |
| ·协同过滤推荐算法存在的问题 | 第41-43页 |
| ·基于信任的协同过滤推荐算法整体思路 | 第43-45页 |
| ·信任的引入 | 第43-44页 |
| ·基于信任的协同过滤推荐算法的整体框架 | 第44-45页 |
| ·用户信任建模 | 第45-51页 |
| ·直接信任度建模 | 第46-48页 |
| ·间接信任度建模 | 第48-51页 |
| ·基于信任的协同过滤推荐算法具体步骤 | 第51-55页 |
| ·计算相似度 | 第51-52页 |
| ·计算信任度 | 第52-53页 |
| ·相似度与信任度结合 | 第53-54页 |
| ·生成最近邻居集合 | 第54页 |
| ·评分预测及推荐 | 第54-55页 |
| ·本章小结 | 第55-56页 |
| 第5章 实验及结果分析 | 第56-64页 |
| ·实验目的 | 第56页 |
| ·实验环境及实验数据 | 第56-57页 |
| ·评价指标 | 第57-59页 |
| ·稀疏度 | 第57-58页 |
| ·平均绝对误差 | 第58-59页 |
| ·实验设计 | 第59页 |
| ·实验结果及分析 | 第59-63页 |
| ·实验1 | 第59-60页 |
| ·实验2 | 第60-61页 |
| ·实验3 | 第61-63页 |
| ·本章小结 | 第63-64页 |
| 第6章 图书推荐系统的设计与算法实现 | 第64-79页 |
| ·需求分析 | 第64-66页 |
| ·推荐系统架构 | 第66-67页 |
| ·推荐引擎设计 | 第67-70页 |
| ·个性化推荐的算法实现 | 第70-78页 |
| ·相似度 | 第71-72页 |
| ·信任度 | 第72-76页 |
| ·复合矩阵 | 第76-77页 |
| ·评分预测及推荐 | 第77-78页 |
| ·本章小结 | 第78-79页 |
| 结论 | 第79-81页 |
| 参考文献 | 第81-86页 |
| 攻读学位期间发表的学术论文 | 第86-87页 |
| 致谢 | 第87页 |
