| 摘要 | 第3-5页 |
| ABSTRACT | 第5-6页 |
| 第一章 绪论 | 第13-19页 |
| 1.1 研究背景与意义 | 第13-14页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第14-16页 |
| 1.2.1 个性化建模 | 第14-15页 |
| 1.2.2 混合推荐 | 第15-16页 |
| 1.3 研究内容与目标 | 第16页 |
| 1.4 本文结构和组织 | 第16-18页 |
| 1.5 本章小结 | 第18-19页 |
| 第二章 相关理论与技术 | 第19-35页 |
| 2.1 推荐系统技术概述 | 第19-25页 |
| 2.1.1 基于协同过滤的推荐 | 第19-20页 |
| 2.1.2 基于内容的推荐 | 第20-21页 |
| 2.1.3 基于人口统计学的推荐 | 第21-22页 |
| 2.1.4 社会化推荐 | 第22-23页 |
| 2.1.5 基于位置的推荐 | 第23-25页 |
| 2.1.6 其他推荐方法 | 第25页 |
| 2.2 个性化建模技术 | 第25-29页 |
| 2.2.1 个性化特征的获取 | 第26-27页 |
| 2.2.2 个性化模型的表示 | 第27-28页 |
| 2.2.3 个性化建模的方法 | 第28-29页 |
| 2.2.4 个性化建模的更新 | 第29页 |
| 2.3 混合推荐技术 | 第29-34页 |
| 2.3.1 整体式混合 | 第30-31页 |
| 2.3.2 并行式混合 | 第31-33页 |
| 2.3.3 流水线式混合 | 第33-34页 |
| 2.4 本章小结 | 第34-35页 |
| 第三章 智慧商圈场景下的个性化建模 | 第35-48页 |
| 3.1 引言 | 第35页 |
| 3.2 对智慧商圈场景的分析 | 第35-36页 |
| 3.3 用户个性化特征获取和存储 | 第36-37页 |
| 3.4 基于特征的面向推荐列表的个性化模型表示法 | 第37-41页 |
| 3.4.1 个性化模型表示法设计需求 | 第37-38页 |
| 3.4.2 个性化模型表示法的设计 | 第38-41页 |
| 3.5 个性化建模流程 | 第41-47页 |
| 3.5.1 生成用户个性化特征 | 第42-44页 |
| 3.5.2 特征生成推荐相关表 | 第44-45页 |
| 3.5.3 推荐算法生成推荐列表 | 第45-47页 |
| 3.5.4 推荐列表的混合与地点信息的加入 | 第47页 |
| 3.6 个性化模型的更新 | 第47页 |
| 3.7 本章小结 | 第47-48页 |
| 第四章 混合推荐技术研究 | 第48-61页 |
| 4.1 引言 | 第48页 |
| 4.2 Slope One 算法与加权 Slope One 算法 | 第48-51页 |
| 4.3 基于 WSO 算法的并行式与流水线式混合方法研究 | 第51-54页 |
| 4.3.1 基于并行式混合的调和混合 | 第52-53页 |
| 4.3.2 基于并行式混合的加权混合 | 第53页 |
| 4.3.3 基于并行式混合的切换混合 | 第53-54页 |
| 4.3.4 基于流水线式混合的瀑布型混合 | 第54页 |
| 4.4 MWSO：基于 WSO 算法的整体式混合方法 | 第54-60页 |
| 4.4.1 基于加入用户权重的 WSO 算法 | 第54-56页 |
| 4.4.2 基于加入物品权重的 WSO 算法 | 第56-57页 |
| 4.4.3 基于偏差值矩阵修正的 WSO 算法 | 第57-59页 |
| 4.4.4 使用相似度两次加权的 Slope One 算法 | 第59-60页 |
| 4.4.5 组合的 WSO 算法 | 第60页 |
| 4.5 混合推荐的其他特性 | 第60页 |
| 4.6 本章小结 | 第60-61页 |
| 第五章 混合推荐方法的实验与评估 | 第61-70页 |
| 5.1 数据集介绍 | 第61-62页 |
| 5.2 评测参数 | 第62-63页 |
| 5.3 实验结果与分析 | 第63-69页 |
| 5.3.1 并行式和流水线式混合方法的评估与分析 | 第63-66页 |
| 5.3.2 整体式混合方法 MWSO 的评估与分析 | 第66-69页 |
| 5.4 本章小结 | 第69-70页 |
| 第六章 基于个性化模型的混合推荐原型系统的实现 | 第70-83页 |
| 6.1 实现方案 | 第70-72页 |
| 6.2 架构设计 | 第72-73页 |
| 6.3 系统实现 | 第73-79页 |
| 6.3.1 离线模块 | 第74-76页 |
| 6.3.2 在线模块 | 第76-79页 |
| 6.4 系统验证 | 第79-82页 |
| 6.5 本章小结 | 第82-83页 |
| 第七章 总结与展望 | 第83-85页 |
| 7.1 本文总结 | 第83-84页 |
| 7.2 对未来工作的展望 | 第84-85页 |
| 参考文献 | 第85-91页 |
| 致谢 | 第91-92页 |
| 攻读硕士学位期间已发表或录用的论文 | 第92-94页 |
