| 摘要 | 第6-8页 |
| Abstract | 第8-10页 |
| 第一章 绪论 | 第14-25页 |
| 1.1 研究背景 | 第14-17页 |
| 1.1.1 Web社区推荐方法 | 第15-16页 |
| 1.1.2 Web社区推荐系统 | 第16-17页 |
| 1.2 研究现状 | 第17-21页 |
| 1.2.1 准确性推荐方法 | 第18-19页 |
| 1.2.2 新颖性推荐方法 | 第19-20页 |
| 1.2.3 研究现状分析 | 第20-21页 |
| 1.3 主要工作 | 第21-25页 |
| 1.3.1 研究内容 | 第21-23页 |
| 1.3.2 论文结构 | 第23-25页 |
| 第二章 基于潜在主题的准确性Web社区协同推荐方法 | 第25-40页 |
| 2.1 引言 | 第25-26页 |
| 2.2 基于潜在主题的Web社区协同推荐方法 | 第26-35页 |
| 2.2.1 方法框架 | 第27-28页 |
| 2.2.2 ITS值计算 | 第28-31页 |
| 2.2.3 ETS值计算 | 第31-33页 |
| 2.2.4 IETS值计算 | 第33-34页 |
| 2.2.5 可扩展性 | 第34-35页 |
| 2.3 实验及分析 | 第35-39页 |
| 2.3.1 数据集描述 | 第35页 |
| 2.3.2 实验方案 | 第35-36页 |
| 2.3.3 实验结果 | 第36-39页 |
| 2.4 本章小结 | 第39-40页 |
| 第三章 基于用户-社区全域关系的新颖性Web社区推荐方法 | 第40-53页 |
| 3.1 引言 | 第40-42页 |
| 3.2 UCTR方法 | 第42-48页 |
| 3.2.1 UCTR方法框架 | 第43页 |
| 3.2.2 社区准确度计算 | 第43-45页 |
| 3.2.3 社区新颖度计算 | 第45-47页 |
| 3.2.4 社区UCTR值计算 | 第47-48页 |
| 3.3 实验及分析 | 第48-52页 |
| 3.3.1 数据集描述 | 第48-49页 |
| 3.3.2 推荐准确性评价 | 第49-50页 |
| 3.3.3 推荐新颖性评价 | 第50-51页 |
| 3.3.4 推荐综合评价 | 第51-52页 |
| 3.4 本章小结 | 第52-53页 |
| 第四章 基于用户-社区全域关系闭包的高效均衡性Web社区推荐方法 | 第53-76页 |
| 4.1 引言 | 第53-55页 |
| 4.2 NovelRec方法 | 第55-66页 |
| 4.2.1 方法框架 | 第56-57页 |
| 4.2.2 离线建模计算 | 第57-59页 |
| 4.2.3 在线推荐计算 | 第59-65页 |
| 4.2.4 NovelRec复杂度分析 | 第65-66页 |
| 4.2.5 用户冷启动分析 | 第66页 |
| 4.3 实验及分析 | 第66-75页 |
| 4.3.1 实验数据分析 | 第67-68页 |
| 4.3.2 推荐准确性分析 | 第68-70页 |
| 4.3.3 推荐新颖性分析 | 第70-72页 |
| 4.3.4 NovelRec性能分析 | 第72-75页 |
| 4.4 本章小结 | 第75-76页 |
| 第五章 Web社区推荐原型系统 | 第76-88页 |
| 5.1 Web社区建模 | 第76-80页 |
| 5.1.1 对象代理模型概述 | 第76-77页 |
| 5.1.2 利用对象代理模型建模Web社区 | 第77-80页 |
| 5.2 Web社区管理原型系统 | 第80-84页 |
| 5.2.1 对象代理数据库概述 | 第80-82页 |
| 5.2.2 基于TOTEM的Web社区管理系统 | 第82-84页 |
| 5.3 Web社区推荐原型系统 | 第84-87页 |
| 5.3.1 推荐系统实现机制 | 第84-85页 |
| 5.3.2 推荐系统功能效果 | 第85-87页 |
| 5.4 本章小结 | 第87-88页 |
| 第六章 总结与展望 | 第88-91页 |
| 6.1 本文总结 | 第88-89页 |
| 6.2 研究展望 | 第89-91页 |
| 参考文献 | 第91-99页 |
| 附录1 攻读博士学位期间发表的论文 | 第99-100页 |
| 附录2 攻读博士学位期间参与的科研项目 | 第100-101页 |
| 致谢 | 第101页 |
