| 中文摘要 | 第1-4页 |
| ABSTRACT | 第4-8页 |
| 第一章 绪论 | 第8-13页 |
| ·问题的提出 | 第8-10页 |
| ·协同过滤算法的国内外研究现状 | 第10-11页 |
| ·物流运输业信息平台的研究现状 | 第11-13页 |
| 第二章 符号数据分析概述 | 第13-16页 |
| ·符号数据分析的研究意义 | 第13-14页 |
| ·符号数据的类型 | 第14-16页 |
| 第三章 协同过滤推荐算法介绍 | 第16-25页 |
| ·User-based 协同过滤推荐算法 | 第16-19页 |
| ·用户评分数据 | 第17页 |
| ·用户相似性计算 | 第17-18页 |
| ·生成推荐 | 第18-19页 |
| ·Item-based 协同过滤推荐算法 | 第19-20页 |
| ·查找最近邻居 | 第19-20页 |
| ·生成推荐 | 第20页 |
| ·基于符号数据的协同过滤（CFSDA）推荐算法 | 第20-25页 |
| ·建立用户表 | 第21-23页 |
| ·用户相似性计算 | 第23页 |
| ·生成推荐 | 第23-25页 |
| 第四章 改进的基于符号数据的协同过滤（Improved-CFSDA）推荐算法 | 第25-40页 |
| ·奇异值分解介绍 | 第25-26页 |
| ·改进的基于符号数据的协同过滤推荐算法 | 第26-32页 |
| ·数据预处理 | 第27-28页 |
| ·建立用户表 | 第28-31页 |
| ·用户相似性计算 | 第31-32页 |
| ·生成推荐 | 第32页 |
| ·实证研究 | 第32-39页 |
| ·数据集 | 第32-33页 |
| ·评估标准 | 第33-34页 |
| ·实验研究过程 | 第34-39页 |
| ·稳定状态实验 | 第34-36页 |
| ·不同稀疏度实验 | 第36-39页 |
| ·总结 | 第39-40页 |
| 第五章 Improved-CFSDA 算法在现代物流运输业中的应用 | 第40-59页 |
| ·现代物流概述 | 第40-43页 |
| ·现代物流 | 第40-41页 |
| ·交通运输在现代物流业中的地位和作用 | 第41-43页 |
| ·我国交通运输业存在的问题及解决方法 | 第43-46页 |
| ·我国运输业面临的问题 | 第43-45页 |
| ·解决方法——建立公用物流运输平台 | 第45-46页 |
| ·物流信息平台 | 第46-53页 |
| ·公用物流运输信息平台及其研究意义 | 第48-49页 |
| ·公用物流运输信息平台功能分析 | 第49-53页 |
| ·系统需求分析 | 第49-51页 |
| ·公用物流运输信息系统 | 第51-53页 |
| ·算法在公用信息平台中的应用——搜索及推荐系统 | 第53-57页 |
| ·建立用户表 | 第54-56页 |
| ·用户相似性计算 | 第56-57页 |
| ·生成推荐 | 第57页 |
| ·结论 | 第57-59页 |
| 第六章 总结与展望 | 第59-61页 |
| ·研究内容总结 | 第59-60页 |
| ·论文展望 | 第60-61页 |
| 发表论文和参加科研情况说明 | 第61-62页 |
| 参考文献 | 第62-65页 |
| 致谢 | 第65页 |