| 摘要 | 第4-5页 |
| Abstract | 第5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 |
| 1.1.1 课题背景 | 第9页 |
| 1.1.2. 课题研究的目的和意义 | 第9-10页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第10-11页 |
| 1.2.1 国外研究现状 | 第10-11页 |
| 1.2.2 国内研究现状 | 第11页 |
| 1.3 基于隐式反馈的个性化推荐系统的特点 | 第11-12页 |
| 1.4 本文主要研究的内容及组织架构 | 第12-14页 |
| 1.4.1 本文主要工作 | 第12页 |
| 1.4.2 本文的组织架构 | 第12-14页 |
| 第2章 个性化推荐系统 | 第14-25页 |
| 2.1 电子商务个性化推荐系统 | 第14-15页 |
| 2.2 个性化推荐系统的核心算法 | 第15-21页 |
| 2.2.1 基于内容的推荐算法 | 第15页 |
| 2.2.2 协同过滤推荐算法 | 第15-19页 |
| 2.2.3 混合推荐策略 | 第19-20页 |
| 2.2.4 其他推荐策略 | 第20-21页 |
| 2.3 各种推荐策略的比较 | 第21-22页 |
| 2.4 推荐系统的评价指标 | 第22-23页 |
| 2.4.1 预测评分的准确度 | 第22-23页 |
| 2.4.2 准确率和召回率(Precision and Recall) | 第23页 |
| 2.4.3 综合评价指标 | 第23页 |
| 2.5 本章小结 | 第23-25页 |
| 第3章 基于用户行为的可行性推荐策略 | 第25-34页 |
| 3.1 用户行为 | 第25页 |
| 3.1.1 用户行为的概念 | 第25页 |
| 3.1.2 形式化定义用户行为 | 第25页 |
| 3.2 可行性方法 | 第25-33页 |
| 3.2.1 将隐式反馈转化为显示反馈 | 第25-26页 |
| 3.2.2 转化为分类问题 | 第26-29页 |
| 3.2.3 转化为图问题 | 第29-33页 |
| 3.3 本章小结 | 第33-34页 |
| 第4章 推荐策略的设计与实验分析 | 第34-40页 |
| 4.1 推荐系统工作流程 | 第34页 |
| 4.2 用户行为序列 | 第34-35页 |
| 4.3 数据预处理 | 第35-37页 |
| 4.3.1 归一化和去噪 | 第36页 |
| 4.3.2 划分训练集和测试集 | 第36-37页 |
| 4.4 实验设计 | 第37-38页 |
| 4.4.1 实验数据 | 第37页 |
| 4.4.2 提取特征 | 第37-38页 |
| 4.4.3 参数输入及预测 | 第38页 |
| 4.5 结果分析 | 第38-39页 |
| 4.6 本章小结 | 第39-40页 |
| 结论 | 第40-42页 |
| 参考文献 | 第42-47页 |
| 致谢 | 第47页 |