| 致谢 | 第1-6页 |
| 摘要 | 第6-8页 |
| ABSTRACT | 第8-14页 |
| 1 绪论 | 第14-24页 |
| ·研究背景及意义 | 第14-17页 |
| ·研究背景 | 第14-16页 |
| ·研究意义 | 第16-17页 |
| ·国内外研究现状与发展趋势 | 第17-20页 |
| ·研究现状 | 第17-19页 |
| ·发展趋势 | 第19-20页 |
| ·本文的研究内容及创新点 | 第20-22页 |
| ·研究内容 | 第20-21页 |
| ·创新点 | 第21-22页 |
| ·论文组织结构 | 第22-23页 |
| ·本章小结 | 第23-24页 |
| 2 协同过滤技术概述及相关工作 | 第24-42页 |
| ·协同过滤基本原理 | 第24-25页 |
| ·常用的协同过滤算法 | 第25-33页 |
| ·基于记忆的协同过滤 | 第26-29页 |
| ·基于模型的协同过滤 | 第29-32页 |
| ·混合协同过滤以及算法比较 | 第32-33页 |
| ·协同过滤研究的难点与进展 | 第33-36页 |
| ·协同过滤研究的难点 | 第33-35页 |
| ·协同过滤研究的进展 | 第35-36页 |
| ·相关工作 | 第36-39页 |
| ·实验数据 | 第36-38页 |
| ·评价标准 | 第38-39页 |
| ·算法实施 | 第39页 |
| ·本章小结 | 第39-42页 |
| 3 融合物品分类结构和内容信息的协同过滤算法 | 第42-60页 |
| ·问题描述与分析 | 第42-44页 |
| ·基于物品分类结构和关键字的分层协同过滤算法 | 第44-54页 |
| ·数学定义 | 第45-46页 |
| ·构建用户-种类基本兴趣矩阵 | 第46-50页 |
| ·构建用户-关键字个性化兴趣矩阵 | 第50-51页 |
| ·算法总结 | 第51-54页 |
| ·实验与分析 | 第54-59页 |
| ·实验准备 | 第54页 |
| ·对比算法 | 第54-55页 |
| ·算法分析 | 第55-57页 |
| ·性能比较 | 第57-58页 |
| ·新物品推荐 | 第58-59页 |
| ·本章小结 | 第59-60页 |
| 4 融合用户-物品内容上下文关联信息的协同过滤算法 | 第60-84页 |
| ·问题描述与分析 | 第60-62页 |
| ·基于用户标签和物品关键字关联的间接协同过滤算法 | 第62-74页 |
| ·数学描述 | 第63-64页 |
| ·构建标签-关键字相关性矩阵 | 第64-67页 |
| ·优化用户兴趣权重以及物品相关性权重 | 第67-69页 |
| ·引入社会网络信息 | 第69-71页 |
| ·算法总结 | 第71-74页 |
| ·实验与分析 | 第74-83页 |
| ·实验准备 | 第74-75页 |
| ·对比算法 | 第75-76页 |
| ·参数设置 | 第76-78页 |
| ·社会网络信息的影响 | 第78-79页 |
| ·性能比较 | 第79-81页 |
| ·冷启动推荐 | 第81-83页 |
| ·本章小结 | 第83-84页 |
| 5 融合子群组间潜在共享信息的协同过滤算法 | 第84-104页 |
| ·问题描述与分析 | 第84-87页 |
| ·基于子群组间知识迁移的的跨群组协同过滤算法 | 第87-96页 |
| ·数学描述 | 第88-89页 |
| ·子群组划分 | 第89页 |
| ·子评分矩阵填充与选择 | 第89-90页 |
| ·基于知识迁移的近似矩阵构建 | 第90-93页 |
| ·近似矩阵线性整合 | 第93-95页 |
| ·算法总结 | 第95-96页 |
| ·实验与分析 | 第96-102页 |
| ·实验准备 | 第96-97页 |
| ·对比算法 | 第97-98页 |
| ·参数设置 | 第98-100页 |
| ·性能比较 | 第100-102页 |
| ·本章小结 | 第102-104页 |
| 6 总结与展望 | 第104-106页 |
| ·总结 | 第104-105页 |
| ·展望 | 第105-106页 |
| 参考文献 | 第106-116页 |
| 附录A | 第116-118页 |
| 作者简历及攻读博士学位期间取得的研究成果 | 第118-122页 |
| 学位论文数据集 | 第122页 |