基于社团划分的协同推荐算法研究
| 摘要 | 第1-6页 |
| ABSTRACT | 第6-8页 |
| 目录 | 第8-10页 |
| 第一章 绪论 | 第10-15页 |
| ·研究背景 | 第10-11页 |
| ·课题研究现状 | 第11-13页 |
| ·研究内容和结构安排 | 第13-15页 |
| 第二章 个性化推荐技术及评价指标 | 第15-27页 |
| ·常用的个性化推荐方法 | 第15-25页 |
| ·基于内容的推荐系统 | 第15-17页 |
| ·基于协同过滤的推荐系统 | 第17-21页 |
| ·基于网络模型的推荐算法 | 第21-24页 |
| ·混合推荐算法 | 第24-25页 |
| ·推荐算法的评价指标 | 第25-27页 |
| ·基于评分预测的评价指标 | 第25页 |
| ·基于 TOP-N 的评价指标 | 第25-27页 |
| 第三章 基于信任网络社团划分的协同推荐策略 | 第27-51页 |
| ·背景概述 | 第27-28页 |
| ·相关研究工作 | 第28-37页 |
| ·社会化网络 | 第28-30页 |
| ·信任网络 | 第30-34页 |
| ·基于聚类的协同推荐策略 | 第34-36页 |
| ·传统社团发现算法 | 第36-37页 |
| ·算法思想 | 第37-38页 |
| ·算法初步设计方案 | 第38-42页 |
| ·算法步骤 | 第38-39页 |
| ·实验设计与结果分析 | 第39-42页 |
| ·引入信任度分配的社团协同推荐策略 | 第42-50页 |
| ·用户信任度的分配方法 | 第43-46页 |
| ·实验设计与结果分析 | 第46-50页 |
| ·本章小结 | 第50-51页 |
| 第四章 基于多维社会化网络社团的协同推荐策略 | 第51-74页 |
| ·背景概述 | 第51-52页 |
| ·相关研究工作 | 第52-54页 |
| ·重叠社团发现算法 | 第52-54页 |
| ·算法思想 | 第54页 |
| ·用户多维社会化关系网络的定义 | 第54-57页 |
| ·用户多维社会关系网络模型的构建 | 第57-64页 |
| ·基于物品的用户关系网络提取 | 第57-59页 |
| ·基于标签的用户关系网络抽取 | 第59-62页 |
| ·用户多维社会化关系网络的合并 | 第62-64页 |
| ·算法设计 | 第64-68页 |
| ·算法步骤 | 第64页 |
| ·近邻用户的选取 | 第64-66页 |
| ·预测物品评分 | 第66-68页 |
| ·实验设计与结果分析 | 第68-72页 |
| ·数据集介绍 | 第68页 |
| ·实验方案 | 第68-69页 |
| ·实验结果与分析 | 第69-72页 |
| ·本章小结 | 第72-74页 |
| 第五章 总结与展望 | 第74-76页 |
| ·本文工作总结 | 第74-75页 |
| ·今后工作展望 | 第75-76页 |
| 致谢 | 第76-77页 |
| 参考文献 | 第77-82页 |
| 攻硕期间取得的研究成果 | 第82-83页 |
