| ACKNOWLEDGEMENT | 第7-8页 |
| 摘要 | 第8-9页 |
| ABSTRACT | 第9页 |
| CHAPTER 1 INTRODUCTION | 第14-20页 |
| 1.1 RESEARCH BACKGROUND | 第14-15页 |
| 1.2 RESEARCH OBJECTIVES | 第15-17页 |
| 1.3 RESEARCH METHODOLOGY | 第17-18页 |
| 1.4 THESIS OUTLINE | 第18-20页 |
| CHAPTER 2 LITERATURE REVIEW | 第20-35页 |
| 2.1 APPROACHES FOR RECOMMENDATION SYSTEMS | 第20-30页 |
| 2.1.1 Content based filtering approach | 第21-23页 |
| 2.1.2 Collaborative filtering approach | 第23-28页 |
| 2.1.3 Hybrid Approach | 第28-30页 |
| 2.2 ARTICLE RECOMMENDATION | 第30-33页 |
| 2.2.1 Article recommendation approaches | 第30-32页 |
| 2.2.2 Application domains | 第32-33页 |
| 2.3 RESEARCH GAP AND RESEARCH QUESTIONS | 第33-35页 |
| CHAPTER 3 NEW HYBRID APPROACH FOR ARTICLE RECOMMENDATION | 第35-44页 |
| 3.1 FRAMEWORK OF HYBRID ARTICLE RECOMMENDATION | 第35-36页 |
| 3.2 DATAACQUIRING | 第36-37页 |
| 3.3 CONTENT BASED FILTERING APPROACH FOR ARTICLE RECOMMENDATION USING TAG INFORMATION | 第37-41页 |
| 3.3.1 Profiling | 第38-39页 |
| 3.3.2 Similarity computing | 第39-40页 |
| 3.3.3 Prediction | 第40-41页 |
| 3.4 COLLABORATIVE FILTERING APPROACH FOR ARTICLE RECOMMENDATION | 第41-43页 |
| 3.4.1 User model formation | 第41页 |
| 3.4.2 Similarity computing | 第41-42页 |
| 3.4.3 Neighborhood set selection | 第42页 |
| 3.4.4 Prediction | 第42-43页 |
| 3.5 HYBRID APPROACH FOR ARTICLE RECOMMENDATION IN SSNS | 第43-44页 |
| CHAPTER 4 EXPERIMENT AND EVALUATION | 第44-56页 |
| 4.1 EXPERIMENTAL DATA | 第44页 |
| 4.2 EVALUATION METRICS | 第44-45页 |
| 4.3 COMPARED METHODS IN THE EXPERIMENT | 第45-46页 |
| 4.4 EXPERIMENTAL PROCEDURE | 第46页 |
| 4.5 EXPERIMENT RESULTS | 第46-49页 |
| 4.6 DISCUSSION | 第49-56页 |
| CHAPTER 5 CONCLUSIONS AND FUTURE WORK | 第56-59页 |
| 5.1 SUMMARY AND CONTRIBUTION OF THE RESEARCH | 第56-58页 |
| 5.2 LIMITATIONS AND FUTURE WORK | 第58-59页 |
| REFERENCES | 第59-67页 |
