| 摘要 | 第1-4页 |
| ABSTRACT | 第4-8页 |
| 第一章 绪论 | 第8-13页 |
| ·研究背景与问题提出 | 第8-9页 |
| ·相关概念 | 第9-10页 |
| ·标签 | 第9页 |
| ·个性化推荐 | 第9-10页 |
| ·个性化推荐中的信任 | 第10页 |
| ·研究内容及意义 | 第10-11页 |
| ·论文安排 | 第11-13页 |
| 第二章 电子商务个性化推荐技术相关研究 | 第13-21页 |
| ·引言 | 第13页 |
| ·协同过滤推荐技术 | 第13-17页 |
| ·基于用户的协同过滤技术 | 第13-15页 |
| ·基于项目的协同过滤技术 | 第15-16页 |
| ·基于用户与基于项目混合协同过滤技术 | 第16-17页 |
| ·基于内容的推荐技术 | 第17-18页 |
| ·其他推荐技术 | 第18-19页 |
| ·基于人口统计的推荐技术 | 第18页 |
| ·基于效用的推荐技术 | 第18页 |
| ·基于知识的推荐技术 | 第18-19页 |
| ·基于规则的推荐技术 | 第19页 |
| ·各种推荐技术的比较 | 第19-20页 |
| ·本章小结 | 第20-21页 |
| 第三章 综合标签、得分和偏好时效性的个性化项目推荐模型 | 第21-31页 |
| ·引言 | 第21-22页 |
| ·综合 TRPT 的个性化项目推荐方法 | 第22-26页 |
| ·单个用户标签及得分模型 | 第22-24页 |
| ·建立时间得分模型 | 第24页 |
| ·计算偏好总得分 | 第24-25页 |
| ·计算用户相似性 | 第25-26页 |
| ·项目推荐 | 第26页 |
| ·推荐过程实验 | 第26-29页 |
| ·综合 TRPT 的个性化项目推荐方法的评价 | 第29-30页 |
| ·本章小结 | 第30-31页 |
| 第四章 信任模型在电子商务中的应用 | 第31-37页 |
| ·引言 | 第31页 |
| ·信任计算模型 | 第31-34页 |
| ·信任推导 | 第32-33页 |
| ·局部信任 | 第33页 |
| ·全局信任 | 第33-34页 |
| ·基于信任的个性化推荐 | 第34-36页 |
| ·本章小结 | 第36-37页 |
| 第五章 基于信任偏好的电子商务个性化推荐模型 | 第37-49页 |
| ·引言 | 第37页 |
| ·信任与用户偏好相似性 | 第37-38页 |
| ·基于信任偏好的电子商务个性化项目推荐模型 | 第38-43页 |
| ·直接信任用户的产生 | 第39-40页 |
| ·信任繁殖 | 第40-42页 |
| ·用户偏好的度量 | 第42-43页 |
| ·考虑直接信任用户的项目推荐 | 第43页 |
| ·考虑用户信任繁殖后的项目推荐 | 第43页 |
| ·基于信任偏好的推荐系统和传统协同过滤系统对比分析 | 第43-45页 |
| ·推荐过程实验 | 第45-48页 |
| ·本章小结 | 第48-49页 |
| 第六章 基于信任偏好的电子商务个性化推荐流程结构设计及实验 | 第49-54页 |
| ·基于信任偏好的电子商务个性化项目推荐流程 | 第49-51页 |
| ·数据输入 | 第49-50页 |
| ·输入数据预处理 | 第50页 |
| ·推荐建模和推荐引擎 | 第50页 |
| ·在线推荐 | 第50-51页 |
| ·基于信任偏好的电子商务个性化项目推荐系统的体系结构 | 第51-52页 |
| ·用户接口 | 第51页 |
| ·推荐服务 | 第51页 |
| ·数据库 | 第51-52页 |
| ·实验与分析 | 第52-53页 |
| ·实验数据 | 第52页 |
| ·度量标准 | 第52页 |
| ·结果分析 | 第52-53页 |
| ·本章小结 | 第53-54页 |
| 第七章 总结和展望 | 第54-56页 |
| ·文章总结 | 第54页 |
| ·研究展望 | 第54-56页 |
| 参考文献 | 第56-60页 |
| 发表论文和参加科研情况说明 | 第60-61页 |
| 发表论文 | 第60页 |
| 参与的科研项目 | 第60-61页 |
| 致谢 | 第61页 |
