融合社会化关系的推荐算法研究与实现
| 摘要 | 第4-5页 |
| ABSTRACT | 第5-6页 |
| 第一章 绪论 | 第9-13页 |
| 1.1 课题研究背景 | 第9-10页 |
| 1.2 研究意义 | 第10页 |
| 1.3 本文研究内容和组织安排 | 第10-13页 |
| 1.3.1 本文研究内容 | 第11页 |
| 1.3.2 本文组织结构 | 第11-13页 |
| 第二章 社会化网络推荐相关研究 | 第13-17页 |
| 2.1 社会化网络介绍 | 第13页 |
| 2.2 社会化网络推荐现状 | 第13-15页 |
| 2.3 随机漫步推荐算法介绍 | 第15-17页 |
| 第三章 基于间接信任度的好友推荐算法 | 第17-31页 |
| 3.1 引言 | 第17页 |
| 3.2 社会化网络好友推荐 | 第17-21页 |
| 3.2.1 链接预测技术 | 第17-19页 |
| 3.2.2 现有好友推荐技术 | 第19-21页 |
| 3.3 基于间接信任度的好友推荐算法 | 第21-23页 |
| 3.3.1 信任传播机制 | 第21-22页 |
| 3.3.2 间接信任度计算 | 第22-23页 |
| 3.3.3 好友推荐过程 | 第23页 |
| 3.4 融合兴趣相似度的好友推荐算法 | 第23-25页 |
| 3.5 数据实验及结果分析 | 第25-30页 |
| 3.5.1 实验软硬件环境 | 第25页 |
| 3.5.2 数据集介绍 | 第25页 |
| 3.5.3 数据预处理 | 第25-26页 |
| 3.5.4 实验目的 | 第26页 |
| 3.5.5 实验评价标准 | 第26页 |
| 3.5.6 实验结果与分析 | 第26-30页 |
| 3.6 本章小结 | 第30-31页 |
| 第四章 基于信任和兴趣聚类的协同过滤算法 | 第31-39页 |
| 4.1 引言 | 第31页 |
| 4.2 协同过滤算法 | 第31-32页 |
| 4.3 融合相似度计算 | 第32-33页 |
| 4.3.1 信任度计算 | 第32页 |
| 4.3.2 信任度与兴趣相似度融合 | 第32-33页 |
| 4.4 用户聚类 | 第33-34页 |
| 4.5 基于信任和兴趣聚类的协同过滤算法 | 第34-35页 |
| 4.5.1 近似邻居搜索 | 第34页 |
| 4.5.2 评分预测 | 第34页 |
| 4.5.3 推荐算法描述 | 第34-35页 |
| 4.6 数据实验及结果分析 | 第35-38页 |
| 4.6.1 实验环境 | 第35页 |
| 4.6.2 数据集介绍 | 第35页 |
| 4.6.3 实验目的 | 第35-36页 |
| 4.6.4 实验评价标准 | 第36页 |
| 4.6.5 实验结果及分析 | 第36-38页 |
| 4.7 本章小结 | 第38-39页 |
| 第五章 基于社团发现的随机漫步推荐算法 | 第39-45页 |
| 5.1 引言 | 第39页 |
| 5.2 社团发现技术介绍 | 第39页 |
| 5.3 改进的社团发现GN算法 | 第39-40页 |
| 5.4 TrustWalker算法 | 第40-41页 |
| 5.5 基于社团发现的随机漫步推荐算法 | 第41-42页 |
| 5.6 实验结果及分析 | 第42-44页 |
| 5.6.1 实验环境 | 第42页 |
| 5.6.2 数据集介绍 | 第42页 |
| 5.6.3 实验目的 | 第42页 |
| 5.6.4 实验评价标准 | 第42-43页 |
| 5.6.5 实验过程及结果分析 | 第43-44页 |
| 5.7 本章小结 | 第44-45页 |
| 第六章 结束语 | 第45-47页 |
| 6.1 论文工作总结 | 第45页 |
| 6.2 下一步工作展望 | 第45-47页 |
| 参考文献 | 第47-51页 |
| 致谢 | 第51-52页 |
| 攻读学位期间发表的学术论文目录 | 第52页 |
