| 摘要 | 第1-4页 |
| Abstract | 第4-8页 |
| 第一章 绪论 | 第8-14页 |
| ·研究背景 | 第8-9页 |
| ·研究目的与意义 | 第9-10页 |
| ·国内外研究现状 | 第10-12页 |
| ·社交网络研究现状 | 第10-11页 |
| ·好友推荐研究现状 | 第11-12页 |
| ·本文主要工作及章节安排 | 第12-14页 |
| 第二章 本文相关理论介绍 | 第14-25页 |
| ·社交网络 | 第14-18页 |
| ·社交网络简介 | 第14页 |
| ·社交网络的理论基础 | 第14-15页 |
| ·社交网络的组成 | 第15-16页 |
| ·社交网络的特性 | 第16-17页 |
| ·社交网络的形成机制 | 第17页 |
| ·社交网络的表示 | 第17-18页 |
| ·基于用户相似度的好友推荐算法 | 第18-20页 |
| ·两阶段好友推荐模型 | 第18-19页 |
| ·用户相似度的计算 | 第19-20页 |
| ·用户关系强度研究 | 第20-21页 |
| ·关系强度 | 第20页 |
| ·关系强度的研究方法 | 第20-21页 |
| ·社区发现研究 | 第21-24页 |
| ·社区结构 | 第21页 |
| ·重叠社区发现算法 | 第21-22页 |
| ·LFM算法 | 第22-24页 |
| ·本章小结 | 第24-25页 |
| 第三章 基于社区发现和用户综合相似度的好友推荐 | 第25-36页 |
| ·本文进行好友推荐的思路 | 第25-26页 |
| ·社区发现算法说明 | 第26-27页 |
| ·用户关系强度的计算 | 第27-30页 |
| ·连通关系强度的计算模型 | 第27-28页 |
| ·连通关系强度的计算方法 | 第28页 |
| ·算法描述与分析 | 第28-30页 |
| ·用户综合相似度 | 第30-32页 |
| ·基于社区发现和用户综合相似度的好友推荐算法 | 第32-35页 |
| ·算法总体思想 | 第32页 |
| ·算法描述与分析 | 第32-35页 |
| ·本章小结 | 第35-36页 |
| 第四章 实验结果与分析 | 第36-48页 |
| ·数据来源 | 第36-38页 |
| ·评估指标 | 第38页 |
| ·实验结果 | 第38-46页 |
| ·重叠社区的划分情况 | 第38-40页 |
| ·本文算法的实验结果及与基于用户相似度推荐算法的比较 | 第40-46页 |
| ·调整因子β的确定 | 第46页 |
| ·实验结论 | 第46-47页 |
| ·本章小结 | 第47-48页 |
| 第五章 总结与展望 | 第48-50页 |
| ·全文工作总结 | 第48-49页 |
| ·未来工作展望 | 第49-50页 |
| 附录 | 第50-60页 |
| 参考文献 | 第60-63页 |
| 致谢 | 第63页 |