| 摘要 | 第7-8页 |
| Abstract | 第8-9页 |
| 第1章 绪论 | 第10-20页 |
| 1.1 研究背景及意义 | 第10-13页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第13-17页 |
| 1.2.1 推荐系统的研究现状 | 第13-14页 |
| 1.2.2 基于社交友邻影响力的推荐系统的研究现状 | 第14-16页 |
| 1.2.3 基于网络结构的推荐系统的研究现状 | 第16-17页 |
| 1.3 研究内容和设计目标 | 第17-18页 |
| 1.4 本文的组织结构及创新点 | 第18-19页 |
| 1.5 本章小结 | 第19-20页 |
| 第2章 推荐算法及相关知识 | 第20-29页 |
| 2.1 相关推荐算法 | 第20-23页 |
| 2.1.1 协同过滤推荐算法 | 第20-21页 |
| 2.1.2 基于资源分配的二部图网络结构推荐算法 | 第21-22页 |
| 2.1.3 混合推荐算法 | 第22-23页 |
| 2.2 推荐算法相关指标 | 第23-27页 |
| 2.2.1 准确度评价指标 | 第23-25页 |
| 2.2.2 多样性 | 第25-26页 |
| 2.2.3 新颖性 | 第26页 |
| 2.2.4 覆盖率 | 第26-27页 |
| 2.3 相似度的度量 | 第27-28页 |
| 2.4 本章小结 | 第28-29页 |
| 第3章 基于社交友邻影响力的推荐算法 | 第29-35页 |
| 3.1 社交友邻影响力的影响因素 | 第29-30页 |
| 3.2 社交友邻影响力的度量 | 第30-33页 |
| 3.2.1 用户关注数目 | 第30-31页 |
| 3.2.2 用户被关注数目 | 第31-32页 |
| 3.2.3 用户之间的最短距离 | 第32-33页 |
| 3.3 基于社交友邻影响力的推荐算法 | 第33-34页 |
| 3.4 本章小结 | 第34-35页 |
| 第4章 引入社交友邻影响力的网络结构推荐算法 | 第35-40页 |
| 4.1 算法提出依据 | 第35-37页 |
| 4.2 初始资源分配调整 | 第37-38页 |
| 4.3 资源从用户分配到物品进行调整 | 第38页 |
| 4.4 基于社交友邻影响力的物质扩散算法 | 第38-39页 |
| 4.5 本章小结 | 第39-40页 |
| 第5章 实验设计与评价 | 第40-54页 |
| 5.1 数据集介绍 | 第40页 |
| 5.2 实验内容 | 第40-41页 |
| 5.3 实验方案 | 第41页 |
| 5.4 实验结果与分析 | 第41-53页 |
| 5.4.1 基于社交友邻影响力的协同过滤推荐算法 | 第41-47页 |
| 5.4.2 基于社交友邻影响力的物质扩散推荐算法实验分析 | 第47-53页 |
| 5.5 本章小结 | 第53-54页 |
| 第6章 结论 | 第54-56页 |
| 6.1 总结 | 第54-55页 |
| 6.2 未来工作的展望 | 第55-56页 |
| 参考文献 | 第56-61页 |
| 攻读硕士期间的科研成果 | 第61-62页 |
| 附录 | 第62-64页 |
| 致谢 | 第64页 |