| 摘要 | 第3-4页 |
| Abstract | 第4-5页 |
| 第1章 绪论 | 第9-15页 |
| 1.1 研究背景及意义 | 第9-10页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第10-13页 |
| 1.3 研究内容 | 第13-14页 |
| 1.4 论文结构 | 第14-15页 |
| 第2章 推荐系统相关概念与技术 | 第15-25页 |
| 2.1 推荐系统中的信任机制 | 第15-19页 |
| 2.1.1 信任的定义 | 第16页 |
| 2.1.2 信任度 | 第16-17页 |
| 2.1.3 信任网络 | 第17-18页 |
| 2.1.4 信任传递 | 第18-19页 |
| 2.2 协同过滤推荐算法 | 第19-20页 |
| 2.2.1 基于记忆的协同过滤算法 | 第19-20页 |
| 2.2.2 基于模型的协同过滤算法 | 第20页 |
| 2.3 基于信任机制的推荐算法 | 第20-23页 |
| 2.3.1 基于记忆的信任推荐算法 | 第21-22页 |
| 2.3.2 基于模型的信任推荐算法 | 第22-23页 |
| 2.4 推荐系统评测 | 第23-24页 |
| 2.4.1 评分预测评测指标 | 第23-24页 |
| 2.4.2 TOP-N推荐评测指标 | 第24页 |
| 2.5 本章小结 | 第24-25页 |
| 第3章 信任预测模型的研究 | 第25-34页 |
| 3.1 信任预测 | 第25-27页 |
| 3.1.1 监督的信任预测模型 | 第26页 |
| 3.1.2 无监督的信任预测模型 | 第26-27页 |
| 3.2 信任特征 | 第27-32页 |
| 3.2.1 信任预测框架 | 第28-30页 |
| 3.2.2 信任特征定义 | 第30-32页 |
| 3.3 信任预测模型 | 第32-33页 |
| 3.4 本章小结 | 第33-34页 |
| 第4章 基于用户信任的正则化推荐算法 | 第34-42页 |
| 4.1 基于信任关系的SVD算法 | 第34-36页 |
| 4.1.1 SVD算法 | 第35页 |
| 4.1.2 基于信任关系的推荐算法 | 第35-36页 |
| 4.2 TrustReg：基于用户信任的正则化推荐算法 | 第36-38页 |
| 4.3 算法构建 | 第38-41页 |
| 4.3.1 算法学习 | 第38-39页 |
| 4.3.2 算法描述 | 第39-40页 |
| 4.3.3 算法复杂度分析 | 第40-41页 |
| 4.4 本章小结 | 第41-42页 |
| 第5章 实验结果及分析 | 第42-53页 |
| 5.1 实验数据及评价指标 | 第42-43页 |
| 5.2 参数设置 | 第43-45页 |
| 5.3 预测信任模型实验结果分析 | 第45-48页 |
| 5.3.1 信任预测模型权重值 | 第45-46页 |
| 5.3.2 预测信任与原始信任的比较 | 第46-48页 |
| 5.4 改进推荐算法实验结果分析 | 第48-52页 |
| 5.4.1 参数选取 | 第48-50页 |
| 5.4.2 实验结果分析 | 第50-52页 |
| 5.5 本章小结 | 第52-53页 |
| 第6章 总结与展望 | 第53-56页 |
| 6.1 本文总结 | 第53-54页 |
| 6.2 展望及今后的工作 | 第54-56页 |
| 参考文献 | 第56-60页 |
| 攻读学位期间发表的论文和研究成果 | 第60-61页 |
| 致谢 | 第61页 |