| 摘要 | 第4-6页 |
| ABSTRACT | 第6-7页 |
| 第1章 绪论 | 第10-15页 |
| 1.1 研究背景 | 第10-11页 |
| 1.2 研究意义 | 第11-12页 |
| 1.3 国内外现状及发展趋势 | 第12-14页 |
| 1.3.1 传统个性化推荐方法 | 第12-13页 |
| 1.3.2 社交网络的个性化推荐方法 | 第13-14页 |
| 1.3.3 发展趋势 | 第14页 |
| 1.4 本文研究内容以及安排 | 第14-15页 |
| 第2章 社交网络竞品分析、用户研究及产品设计 | 第15-42页 |
| 2.1 社交网络竞品分析 | 第15-32页 |
| 2.1.1 QQ空间 | 第15-20页 |
| 2.1.2 新浪微博 | 第20-25页 |
| 2.1.3 人人网 | 第25-29页 |
| 2.1.4 微信 | 第29-32页 |
| 2.1.5 总结 | 第32页 |
| 2.2 小型社交网络用户研究 | 第32-36页 |
| 2.3 小型社交网络的产品设计 | 第36-41页 |
| 2.3.1 用户需求 | 第36-37页 |
| 2.3.2 产品设计 | 第37-41页 |
| 2.4 本章小结 | 第41-42页 |
| 第3章 小型社交网络中基于人脉关系的兴趣模型个性化推荐方法 | 第42-53页 |
| 3.1 用户画像描述 | 第42-44页 |
| 3.1.1 什么是用户画像 | 第42页 |
| 3.1.2 为什么需要用户画像 | 第42-43页 |
| 3.1.3 如何构建用户画像 | 第43-44页 |
| 3.2 基于人脉关系的用户兴趣模型建立 | 第44-48页 |
| 3.2.1 个性化推荐内容价值的测量方法选择 | 第44-46页 |
| 3.2.2 基于人脉关系的用户画像描述 | 第46-47页 |
| 3.2.3 基于人脉关系的用户兴趣模型建立 | 第47-48页 |
| 3.3 基于兴趣模型的个性化推荐算法研究 | 第48-52页 |
| 3.3.1 个性化推荐排序的推荐因子 | 第48-51页 |
| 3.3.2 个性化推荐排序算法 | 第51-52页 |
| 3.4 本章小结 | 第52-53页 |
| 第4章 个性化推荐社交应用程序的设计与实现 | 第53-66页 |
| 4.1 iOS应用程序开发介绍 | 第53-55页 |
| 4.1.1 iOS系统 | 第53页 |
| 4.1.2 iOS应用程序开发概述 | 第53-55页 |
| 4.2 客户端程序设计 | 第55-58页 |
| 4.2.1 CocoaPods简介 | 第55页 |
| 4.2.2 用户界面模块 | 第55-56页 |
| 4.2.3 服务器通信模块 | 第56-57页 |
| 4.2.4 数据存储模块 | 第57-58页 |
| 4.3 服务器端程序设计 | 第58-66页 |
| 4.3.1 服务器开发概述 | 第58-60页 |
| 4.3.2 服务器使用的框架介绍 | 第60-62页 |
| 4.3.3 服务器环境的运行环境 | 第62-63页 |
| 4.3.4 客户端与服务器端的通信协议 | 第63-64页 |
| 4.3.5 客户端请求的处理流程 | 第64-65页 |
| 4.3.6 服务器推荐数据后台处理流程 | 第65-66页 |
| 第5章 总结和展望 | 第66-67页 |
| 参考文献 | 第67-69页 |
| 致谢 | 第69-70页 |
| 攻读硕士期间发表论文 | 第70页 |