基于信任网络的推荐技术研究及应用
| 摘要 | 第1-6页 |
| ABSTRACT | 第6-11页 |
| 第一章 绪论 | 第11-15页 |
| ·研究背景 | 第11-12页 |
| ·国内外研究现状 | 第12-13页 |
| ·本文内容和设计目标 | 第13-14页 |
| ·本文的组织结构 | 第14-15页 |
| 第二章 推荐系统概述 | 第15-34页 |
| ·主流推荐算法 | 第15-24页 |
| ·基于内容的推荐算法 | 第16-18页 |
| ·基于协同过滤的推荐算法 | 第18-22页 |
| ·基于网络的推荐算法 | 第22-24页 |
| ·混合的推荐算法 | 第24页 |
| ·信任网络与推荐系统 | 第24-29页 |
| ·信任网络定义 | 第24-26页 |
| ·信任网络在推荐系统中的作用 | 第26-28页 |
| ·信任的度量方式 | 第28-29页 |
| ·直接信任度 | 第28页 |
| ·间接信任度 | 第28-29页 |
| ·常用评价指标 | 第29-31页 |
| ·准确性评价指标 | 第29-30页 |
| ·其他指标 | 第30-31页 |
| ·数据集来源介绍 | 第31-32页 |
| ·Epinions 网站 | 第31-32页 |
| ·Friendfeed 网站 | 第32页 |
| ·本章小结 | 第32-34页 |
| 第三章 基于信任网络的推荐技术研究 | 第34-45页 |
| ·基于信任网络的推荐算法 | 第34-35页 |
| ·算法思想 | 第34-35页 |
| ·算法目标 | 第35页 |
| ·算法设计 | 第35-38页 |
| ·数据初始化 | 第35页 |
| ·协同过滤个性化推荐 | 第35-36页 |
| ·信任网络个性化推荐 | 第36-37页 |
| ·混合算法 | 第37-38页 |
| ·实验结果分析 | 第38-44页 |
| ·实验数据集 | 第38-39页 |
| ·评价指标结果分析 | 第39-42页 |
| ·混合方法最优参数选取 | 第42-43页 |
| ·冷启动问题分析 | 第43-44页 |
| ·本章小结 | 第44-45页 |
| 第四章 多种信任关系对推荐的影响 | 第45-58页 |
| ·多种信任关系的推荐算法 | 第45-46页 |
| ·算法思想 | 第45-46页 |
| ·算法目标 | 第46页 |
| ·算法设计 | 第46-48页 |
| ·多种信任网络推荐 | 第46-48页 |
| ·综合方法 | 第48页 |
| ·实验结果分析 | 第48-57页 |
| ·评价指标结果分析 | 第48-52页 |
| ·网络功能与网络结构研究 | 第52-53页 |
| ·信任关系与相似度动力学研究 | 第53-54页 |
| ·网络结构研究 | 第54-57页 |
| ·本章小结 | 第57-58页 |
| 第五章 商品-朋友联合推荐的实现 | 第58-65页 |
| ·商品-朋友联合推荐的概述 | 第58-59页 |
| ·联合推荐介绍 | 第58页 |
| ·商品-朋友联合推荐优势 | 第58-59页 |
| ·算法实现 | 第59-64页 |
| ·算法介绍 | 第59-62页 |
| ·实验目标 | 第62页 |
| ·实验环境和数据集 | 第62-63页 |
| ·实验结果 | 第63-64页 |
| ·本章小结 | 第64-65页 |
| 第六章 总结 | 第65-68页 |
| ·本文研究内容总结 | 第65页 |
| ·前景及未来工作展望 | 第65-68页 |
| 致谢 | 第68-69页 |
| 参考文献 | 第69-74页 |
| 攻硕期间取得的研究成果 | 第74-75页 |
