| 摘要 | 第3-5页 |
| ABSTRACT | 第5-6页 |
| 第一章 绪论 | 第11-21页 |
| 1.1 课题背景及意义 | 第11-12页 |
| 1.2 协同过滤算法研究现状 | 第12-16页 |
| 1.3 本文的主要研究内容 | 第16-17页 |
| 1.4 本文的主要贡献 | 第17-18页 |
| 1.5 本文结构 | 第18-19页 |
| 1.6 本章小结 | 第19-21页 |
| 第二章 Web服务及相关技术 | 第21-25页 |
| 2.1 Web服务 | 第21-23页 |
| 2.1.1 Web服务的定义及特征 | 第22页 |
| 2.1.2 Web服务关键技术标准和协议 | 第22-23页 |
| 2.2 QoS介绍 | 第23-24页 |
| 2.3 本章小结 | 第24-25页 |
| 第三章 引入时间因素以提高协同过滤算法预测准确度 | 第25-39页 |
| 3.1 相关工作比较 | 第25-26页 |
| 3.2 时间感知的协同过滤算法TACF | 第26-38页 |
| 3.2.1 动机场景 | 第26-27页 |
| 3.2.2 概念及定义 | 第27页 |
| 3.2.3 TACF | 第27-32页 |
| 3.2.4 实验 | 第32-37页 |
| 3.2.5 小结 | 第37-38页 |
| 3.3 本章小结 | 第38-39页 |
| 第四章 具有高预测质量及可扩展性的协同过滤算法 | 第39-87页 |
| 4.1 相关工作比较 | 第39-40页 |
| 4.2 时间及位置感知的协同过滤算法TLACF | 第40-55页 |
| 4.2.1 TLACF | 第41-49页 |
| 4.2.2 实验 | 第49-55页 |
| 4.2.3 小结 | 第55页 |
| 4.3 负载感知的协同过滤算法LLCF | 第55-70页 |
| 4.3.1 LLCF | 第57-64页 |
| 4.3.2 实验 | 第64-69页 |
| 4.3.3 小结 | 第69-70页 |
| 4.4 输入及时间复杂度感知的协同过滤算法TCCF | 第70-84页 |
| 4.4.1 TCCF | 第72-79页 |
| 4.4.2 实验 | 第79-84页 |
| 4.4.3 小结 | 第84页 |
| 4.5 本章小结 | 第84-87页 |
| 第五章 能有效克服数据稀疏性问题的协同过滤算法 | 第87-99页 |
| 5.1 相关工作比较 | 第87-88页 |
| 5.2 基于时间及群的协同过滤算法TLCluCF | 第88-97页 |
| 5.2.1 TLCluCF | 第88-94页 |
| 5.2.2 实验 | 第94-97页 |
| 5.2.3 小结 | 第97页 |
| 5.3 本章小结 | 第97-99页 |
| 第六章 总结与展望 | 第99-103页 |
| 参考文献 | 第103-115页 |
| 致谢 | 第115-117页 |
| 攻读博士学位期间发表的学术论文目录 | 第117-119页 |
| 攻读学位期间参与的项目 | 第119-121页 |