| 摘要 | 第5-6页 |
| ABSTRACT | 第6-7页 |
| 符号对照表 | 第10-11页 |
| 缩略语对照表 | 第11-15页 |
| 第一章 绪论 | 第15-21页 |
| 1.1 研究背景 | 第15-16页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第16-18页 |
| 1.3 研究目的和意义 | 第18-19页 |
| 1.4 研究的主要内容 | 第19页 |
| 1.5 论文的章节安排 | 第19-21页 |
| 第二章 推荐算法、评价标准以及信息分类算法概述 | 第21-41页 |
| 2.1 推荐算法概述 | 第21-33页 |
| 2.1.1 基于协同过滤的推荐算法 | 第21-31页 |
| 2.1.2 基于内容的推荐算法 | 第31-32页 |
| 2.1.3 基于知识的推荐算法 | 第32页 |
| 2.1.4 混合推荐算法 | 第32-33页 |
| 2.1.5 推荐算法优缺点比较 | 第33页 |
| 2.2 推荐系统的评价指标 | 第33-35页 |
| 2.2.1 准确度指标 | 第33-35页 |
| 2.2.2 覆盖率指标 | 第35页 |
| 2.2.3 多样性、新颖性以及惊喜度 | 第35页 |
| 2.3 信息分类算法 | 第35-39页 |
| 2.3.1 朴素贝叶斯算法 | 第35-36页 |
| 2.3.2 决策树算法 | 第36-38页 |
| 2.3.3 支持向量机算法 | 第38页 |
| 2.3.4 基于关联规则的分类 | 第38页 |
| 2.3.5 k-近邻算法 | 第38-39页 |
| 2.4 个性化信息推荐面临的挑战 | 第39-40页 |
| 2.5 本章小结 | 第40-41页 |
| 第三章 个性化信息推荐 | 第41-57页 |
| 3.1 传统的个性化信息推荐模型 | 第41-46页 |
| 3.1.1 问题定义 | 第41-42页 |
| 3.1.2 现存用户配置文件 | 第42-43页 |
| 3.1.3 潜在配置文件 | 第43-45页 |
| 3.1.4 用户混合配置文件的生成 | 第45页 |
| 3.1.5 推荐列表 | 第45-46页 |
| 3.2 改进的个性化信息推荐模型 | 第46-51页 |
| 3.2.1 问题定义 | 第46-47页 |
| 3.2.2 现存用户配置文件与用户当前兴趣配置文件 | 第47页 |
| 3.2.3 潜在配置文件 | 第47-50页 |
| 3.2.4 用户混合配置文件的生成 | 第50页 |
| 3.2.5 推荐结果生成 | 第50-51页 |
| 3.3 实验和分析 | 第51-55页 |
| 3.4 本章小结 | 第55-57页 |
| 第四章 考虑信息属性与用户权限的个性化信息推荐 | 第57-71页 |
| 4.1 问题定义 | 第57页 |
| 4.2 信息分类 | 第57-60页 |
| 4.3 服务器与角色之间的信息传输 | 第60-64页 |
| 4.3.1 分组和角色的关系矩阵 | 第60-61页 |
| 4.3.2 服务器端与角色端的信息传输 | 第61-64页 |
| 4.4 角色与用户之间信息的信息传输 | 第64-65页 |
| 4.4.1 角色与用户的关系 | 第64页 |
| 4.4.2 角色与用户之间的信息传输 | 第64-65页 |
| 4.5 实验结果与分析 | 第65-68页 |
| 4.5.1 改进的ID3算法的准确率验证 | 第65页 |
| 4.5.2 分组与角色之间信息传输的可靠性验证 | 第65-67页 |
| 4.5.3 角色与用户之间信息传输的可靠性验证 | 第67-68页 |
| 4.6 本章小结 | 第68-71页 |
| 第五章 总结与展望 | 第71-73页 |
| 5.1 全文总结 | 第71页 |
| 5.2 展望 | 第71-73页 |
| 参考文献 | 第73-77页 |
| 致谢 | 第77-79页 |
| 作者简介 | 第79-80页 |