| 摘要 | 第1-5页 |
| ABSTRACT | 第5-9页 |
| 第一章 引言 | 第9-13页 |
| ·课题背景 | 第9-10页 |
| ·国内外研究现状 | 第10-11页 |
| ·研究目的和意义 | 第11-12页 |
| ·论文研究内容及章节安排 | 第12-13页 |
| 第二章 个性化推荐系统及相关技术基础 | 第13-29页 |
| ·个性化推荐系统 | 第13-22页 |
| ·协同过滤推荐系统 | 第14-17页 |
| ·基于内容的推荐系统 | 第17-20页 |
| ·混合推荐系统 | 第20-22页 |
| ·相关技术基础 | 第22-28页 |
| ·数据挖掘 | 第22-24页 |
| ·复杂网络研究 | 第24-27页 |
| ·链路预测 | 第27-28页 |
| ·本章小结 | 第28-29页 |
| 第三章 基于结构相似度的个性化推荐算法研究 | 第29-59页 |
| ·相似性度量算法 | 第29-34页 |
| ·相似性度量算法的概述 | 第29-31页 |
| ·基于评分信息的相似度算法 | 第31-34页 |
| ·存在的问题 | 第34页 |
| ·基于结构的相似度算法 | 第34-39页 |
| ·算法设计思想 | 第34-36页 |
| ·算法描述 | 第36-39页 |
| ·基于结构相似度的个性化推荐算法 | 第39-44页 |
| ·数据预处理 | 第39-41页 |
| ·用户网络构建 | 第41-42页 |
| ·相似度计算 | 第42-43页 |
| ·预测与推荐 | 第43-44页 |
| ·实验及结果分析 | 第44-58页 |
| ·实验数据 | 第44-45页 |
| ·实验评价指标 | 第45-47页 |
| ·实验方案 | 第47-48页 |
| ·实验结果与分析 | 第48-58页 |
| ·本章小结 | 第58-59页 |
| 第四章 一种新的基于结构和评分信息的个性化推荐算法 | 第59-68页 |
| ·问题的提出及相关工作 | 第59-60页 |
| ·基于结构和评分信息的相似度算法 | 第60-63页 |
| ·算法设计思想 | 第60-62页 |
| ·算法描述 | 第62-63页 |
| ·基于结构和评分信息的个性化推荐算法 | 第63-65页 |
| ·数据预处理及数据集划分 | 第64页 |
| ·用户网络构建及相似度计算 | 第64-65页 |
| ·预测与推荐 | 第65页 |
| ·实验及结果分析 | 第65-66页 |
| ·本章小结 | 第66-68页 |
| 第五章 总结与展望 | 第68-70页 |
| ·本论文研究总结 | 第68-69页 |
| ·前景展望 | 第69-70页 |
| 致谢 | 第70-71页 |
| 参考文献 | 第71-75页 |
| 攻硕期间取得的研究成果 | 第75-76页 |