| 摘要 | 第4-6页 |
| ABSTRACT | 第6-8页 |
| 第一章 绪论 | 第11-26页 |
| 1.1 研究背景 | 第11-13页 |
| 1.2 研究目的和意义 | 第13-14页 |
| 1.2.1 研究目的 | 第13页 |
| 1.2.2 研究意义 | 第13-14页 |
| 1.3 国内外研究现状 | 第14-23页 |
| 1.3.1 个性化推荐研究现状 | 第14-18页 |
| 1.3.2 旅游个性化推荐研究现状 | 第18-20页 |
| 1.3.3 互联网个性化广告研究现状 | 第20-22页 |
| 1.3.4 文献述评 | 第22-23页 |
| 1.4 研究内容、结构与方法 | 第23-25页 |
| 1.4.1 研究内容与结构 | 第23-24页 |
| 1.4.2 研究方法 | 第24-25页 |
| 1.5 研究创新 | 第25-26页 |
| 第二章 考虑游客兴趣变化的旅游网络广告推荐优化 | 第26-38页 |
| 2.1 游客兴趣变化问题描述 | 第26-30页 |
| 2.1.1 在线游客兴趣变化对广告推荐影响 | 第27-28页 |
| 2.1.2 解决游客兴趣不稳定性的思路 | 第28-30页 |
| 2.2 艾宾浩斯遗忘曲线规律 | 第30-31页 |
| 2.3 基于遗忘函数的协同过滤算法设计 | 第31-35页 |
| 2.3.1 非线性遗忘函数 | 第31-32页 |
| 2.3.2 基于遗忘函数的协同过滤算法 | 第32-35页 |
| 2.4 案例分析 | 第35-37页 |
| 2.5 本章小结 | 第37-38页 |
| 第三章 考虑产品流行度的旅游网络广告推荐优化 | 第38-48页 |
| 3.1 旅游产品流行度问题描述 | 第38-39页 |
| 3.2 流行度现象和对网络广告推荐影响 | 第39-41页 |
| 3.2.1 旅游产品流行度现象 | 第39-40页 |
| 3.2.2 旅游产品流行度对网络广告推荐的影响 | 第40-41页 |
| 3.3 马太效应和群体动力学效应 | 第41-43页 |
| 3.3.1 马太效应 | 第41-43页 |
| 3.3.2 群体动力效应 | 第43页 |
| 3.4 基于产品流行度的协同过滤算法设计 | 第43-47页 |
| 3.4.1 旅游产品降权 | 第43-44页 |
| 3.4.2 基于产品流行度的协同过滤算法 | 第44-45页 |
| 3.4.3 案例分析 | 第45-47页 |
| 3.5 本章小结 | 第47-48页 |
| 第四章 遗忘函数和流行度结合的旅游网络广告个性化推荐 | 第48-56页 |
| 4.1 旅游网络广告问题描述 | 第48-49页 |
| 4.2 基于遗忘函数和改进流行度的协同过滤算法设计 | 第49-52页 |
| 4.2.1 基于遗忘函数和流行度的协同过滤算法 | 第49-50页 |
| 4.2.2 三种改进流行度方法 | 第50-52页 |
| 4.3 案例分析 | 第52-55页 |
| 4.3.1 评判标准 | 第52-53页 |
| 4.3.2 结果分析 | 第53-55页 |
| 4.4 本章小结 | 第55-56页 |
| 第五章 总结与展望 | 第56-59页 |
| 5.1 总结 | 第56-57页 |
| 5.2 研究展望 | 第57-59页 |
| 参考文献 | 第59-64页 |
| 附录 | 第64-75页 |
| 攻读硕士学位期间科研情况 | 第75-76页 |
| 致谢 | 第76页 |