| 摘要 | 第4-5页 |
| Abstract | 第5页 |
| 第一章 绪论 | 第8-14页 |
| 1.1 研究背景 | 第8页 |
| 1.2 研究意义 | 第8-9页 |
| 1.3 国内外研究现状 | 第9-12页 |
| 1.4 研究内容 | 第12页 |
| 1.5 论文结构安排 | 第12-14页 |
| 第二章 推荐系统相关研究 | 第14-19页 |
| 2.1 推荐系统概述 | 第14页 |
| 2.2 基于内容的推荐算法 | 第14-15页 |
| 2.3 基于协同过滤的推荐算法 | 第15-17页 |
| 2.3.1 基于记忆的方法 | 第15-17页 |
| 2.3.2 基于模型的推荐方法 | 第17页 |
| 2.4 研究重点与难点 | 第17-18页 |
| 2.5 本章小结 | 第18-19页 |
| 第三章 异构信息网络 | 第19-25页 |
| 3.1 异构信息网络定义 | 第19-20页 |
| 3.2 基于元路径的相似度计算方法 | 第20-24页 |
| 3.3 本章小结 | 第24-25页 |
| 第四章 社交信任网络 | 第25-28页 |
| 4.1 信任网络模型 | 第25-26页 |
| 4.2 信任和推荐 | 第26-27页 |
| 4.3 基于信任关系的推荐算法—TrustSVD算法 | 第27页 |
| 4.4 本章小结 | 第27-28页 |
| 第五章 基于异构信息网络融合信任关系的推荐算法 | 第28-34页 |
| 5.1 协同过滤中的常用相似度算法分析 | 第28-30页 |
| 5.1.1 皮尔森相关系数 | 第28-29页 |
| 5.1.2 余弦相似度 | 第29-30页 |
| 5.2 基于异构信息网络融合信任关系的推荐算法 | 第30-33页 |
| 5.3 本章小结 | 第33-34页 |
| 第六章 实验结果与分析 | 第34-39页 |
| 6.1 数据集 | 第34页 |
| 6.2 实验度量标准 | 第34-35页 |
| 6.3 实验流程图 | 第35-36页 |
| 6.4 实验结果分析 | 第36-38页 |
| 6.5 本章小结 | 第38-39页 |
| 第七章 总结和展望 | 第39-41页 |
| 参考文献 | 第41-44页 |
| 致谢 | 第44-45页 |
| 在学期间公开发表论文情况 | 第45页 |