基于社交网络好友信任度的个性化推荐系统研究
| 摘要 | 第4-5页 |
| ABSTRACT | 第5-6页 |
| 第1章 绪论 | 第9-14页 |
| 1.1 课题背景及研究的目的和意义 | 第9-10页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第10-12页 |
| 1.2.1 传统推荐系统的国内外研究现状 | 第10-11页 |
| 1.2.2 基于社交网络的推荐系统的国内外研究 | 第11-12页 |
| 1.2.3 现有研究的不足之处 | 第12页 |
| 1.3 本文研究内容 | 第12-13页 |
| 1.4 论文组织结构 | 第13-14页 |
| 第2章 个性化推荐系统相关技术与问题 | 第14-31页 |
| 2.1 推荐系统介绍 | 第14-16页 |
| 2.2 推荐系统分类 | 第16-22页 |
| 2.2.1 基于关联规则的推荐系统 | 第16-18页 |
| 2.2.2 基于内容的推荐系统 | 第18-19页 |
| 2.2.3 基于协同过滤的推荐系统 | 第19-22页 |
| 2.3 推荐系统测评方式 | 第22-24页 |
| 2.4 推荐系统问题分析 | 第24-30页 |
| 2.4.1 稀疏性问题 | 第24-26页 |
| 2.4.2 冷启动问题 | 第26-28页 |
| 2.4.3 信任度问题 | 第28-29页 |
| 2.4.4 其他问题 | 第29-30页 |
| 2.5 本章小结 | 第30-31页 |
| 第3章 协同过滤与社交网络融合推荐算法 | 第31-40页 |
| 3.1 基于用户的协同过滤推荐算法 | 第31-33页 |
| 3.2 构建社交网络信任度矩阵 | 第33-34页 |
| 3.3 基于社交网络信任度矩阵的随机漫步推荐算法 | 第34-38页 |
| 3.4 协同过滤与社交网络推荐算法的融合 | 第38-39页 |
| 3.5 本章小结 | 第39-40页 |
| 第4章 实验结果与分析 | 第40-47页 |
| 4.1 实验数据介绍 | 第40页 |
| 4.2 推荐模型评测方式 | 第40-41页 |
| 4.3 实验设计与结果 | 第41-46页 |
| 4.3.1 协同过滤算法邻居数的讨论 | 第41页 |
| 4.3.2 参数α的影响分析 | 第41-44页 |
| 4.3.3 对比实验 | 第44-45页 |
| 4.3.4 Top-K推荐数量分析 | 第45-46页 |
| 4.4 本章小结 | 第46-47页 |
| 结论 | 第47-48页 |
| 参考文献 | 第48-54页 |
| 致谢 | 第54页 |
