基于Web社会网络的协作过滤模型研究
| 摘要 | 第1-5页 |
| Abstract | 第5-10页 |
| 第1章 绪论 | 第10-16页 |
| ·研究背景 | 第10-12页 |
| ·信息过载 | 第10页 |
| ·推荐系统概述 | 第10-11页 |
| ·Web信息增长新趋势 | 第11-12页 |
| ·问题陈述 | 第12-13页 |
| ·研究现状 | 第13页 |
| ·研究意义 | 第13-14页 |
| ·主要工作与创新点 | 第14页 |
| ·内容安排 | 第14-16页 |
| 第2章 推荐系统及相关技术 | 第16-28页 |
| ·人机交互 | 第16-18页 |
| ·用户的输入 | 第16-17页 |
| ·用户的反馈 | 第17-18页 |
| ·推荐结果的呈现 | 第18页 |
| ·信息获取 | 第18页 |
| ·信息过滤 | 第18-27页 |
| ·基于内容的过滤 | 第18-20页 |
| ·基于协作的过滤 | 第20-27页 |
| ·基于用户的协作过滤 | 第20-24页 |
| ·基于模型的协作过滤 | 第24-26页 |
| ·基于项目的协作过滤 | 第26-27页 |
| ·混合过滤 | 第27页 |
| ·本章小结 | 第27-28页 |
| 第3章 语义网及相关技术 | 第28-37页 |
| ·语义网(Scmantic Web) | 第28-29页 |
| ·可扩展标记语言(XML) | 第29页 |
| ·资源描述框架(RDF) | 第29-32页 |
| ·RDF模型 | 第30-31页 |
| ·RDF/ XML语言 | 第31页 |
| ·RDF词汇描述语言(RDFS) | 第31-32页 |
| ·RSS | 第32-34页 |
| ·一个 RDF的应用—FOAF | 第34-35页 |
| ·本章小结 | 第35-37页 |
| 第4章 Web社会网络及分析 | 第37-44页 |
| ·人脉社会网络 | 第37-38页 |
| ·相关概念 | 第37-38页 |
| ·Web社会网络 | 第38-39页 |
| ·定义及概念 | 第38页 |
| ·相关研究 | 第38-39页 |
| ·Meb社会网络的生成 | 第39-40页 |
| ·Web社会网络的分析 | 第40-43页 |
| ·HITS算法 | 第40-42页 |
| ·PageRank算法 | 第42-43页 |
| ·本章小结 | 第43-44页 |
| 第5章 基于Web社会网络的协作过滤模型 | 第44-52页 |
| ·用户建模 | 第45-46页 |
| ·RDF采集模块 | 第46-47页 |
| ·RDF存储与处理模块 | 第47-48页 |
| ·Web社会网络模块 | 第48-51页 |
| ·初始化Web社会网络 | 第48页 |
| ·Web社会网络扩展算法 | 第48-49页 |
| ·相邻用户生成算法 | 第49-51页 |
| ·RSS聚合器 | 第51页 |
| ·本章小结 | 第51-52页 |
| 第6章 实验 | 第52-56页 |
| ·实验目的 | 第52页 |
| ·实验设计 | 第52页 |
| ·实验平台 | 第52-53页 |
| ·软件 | 第52-53页 |
| ·硬件 | 第53页 |
| ·实验实施与结果 | 第53-55页 |
| ·实验(一) | 第53页 |
| ·实验(二) | 第53-55页 |
| ·本章小结 | 第55-56页 |
| 第7章 结论与展望 | 第56-58页 |
| ·工作总结 | 第56页 |
| ·未来工作展望 | 第56-58页 |
| 参考文献 | 第58-62页 |
| 致谢 | 第62页 |
