基于社交用户信任度和标注动机的标签推荐系统研究
| 中文摘要 | 第3-4页 |
| 英文摘要 | 第4-5页 |
| 1 绪论 | 第8-12页 |
| 1.1 课题研究背景与研究意义 | 第8-9页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第9-10页 |
| 1.3 推荐系统研究面临的问题 | 第10-11页 |
| 1.4 本文的主要工作 | 第11页 |
| 1.5 本章小结 | 第11-12页 |
| 2 相关技术研究分析 | 第12-22页 |
| 2.1 推荐系统原理及行为数据 | 第12-13页 |
| 2.2 主要推荐技术研究 | 第13-19页 |
| 2.2.1 基于内容的推荐 | 第13-15页 |
| 2.2.2 基于规则的推荐 | 第15-16页 |
| 2.2.3 基于协同过滤的推荐 | 第16-19页 |
| 2.3 标签系统相关研究 | 第19-20页 |
| 2.3.1 标签的定义及特点 | 第19页 |
| 2.3.2 标签系统特点 | 第19-20页 |
| 2.4 社交网络相关研究 | 第20-21页 |
| 2.4.1 社交网络定义 | 第20页 |
| 2.4.2 社交网络组成结构及特点 | 第20-21页 |
| 2.4.3 社交网络处理技术 | 第21页 |
| 2.5 本章小结 | 第21-22页 |
| 3 基于用户信任度的推荐研究 | 第22-37页 |
| 3.1 用户信任度概述 | 第22-23页 |
| 3.2 用户信任度分类 | 第23-32页 |
| 3.2.1 基于IOWA算子的直接信任度研究 | 第23-26页 |
| 3.2.2 基于信任链的间接信任度研究 | 第26-30页 |
| 3.2.3 基于直接信任的群体信任度研究 | 第30-32页 |
| 3.3 基于多种信任度组合的推荐算法 | 第32-36页 |
| 3.3.1 组合算法的提出 | 第32-33页 |
| 3.3.2 实验及结果分析 | 第33-36页 |
| 3.4 本章小结 | 第36-37页 |
| 4 基于用户标注动机的推荐研究 | 第37-55页 |
| 4.1 用户标注动机分类研究 | 第37-39页 |
| 4.2 用户标注动机模型 | 第39-43页 |
| 4.2.1 用户标注动机倾向性 | 第39-40页 |
| 4.2.2 用户标注动机倾向性度量指标 | 第40-43页 |
| 4.2.3 用户标注动机的判断 | 第43页 |
| 4.3 用户兴趣模型 | 第43-50页 |
| 4.3.1 标签标准化 | 第43-47页 |
| 4.3.2 基于标签的用户兴趣模型 | 第47-49页 |
| 4.3.3 基于遗忘函数的改进标签用户兴趣模型 | 第49-50页 |
| 4.4 用户兴趣模型下基于用户动机的标签推荐 | 第50-54页 |
| 4.4.1 推荐算法步骤流程 | 第50-52页 |
| 4.4.2 实验及结果分析 | 第52-54页 |
| 4.5 本章小结 | 第54-55页 |
| 5 基于用户信任和标注动机的标签推荐原型系统 | 第55-62页 |
| 5.1 原型系统架构 | 第55-56页 |
| 5.2 原型系统主要功能模块 | 第56-61页 |
| 5.2.1 日志文件模块 | 第56页 |
| 5.2.2 用户行为模型模块 | 第56-58页 |
| 5.2.3 推荐引擎模块 | 第58-61页 |
| 5.3 本章小结 | 第61-62页 |
| 6 结论与展望 | 第62-64页 |
| 6.1 结论 | 第62-63页 |
| 6.2 展望 | 第63-64页 |
| 致谢 | 第64-65页 |
| 参考文献 | 第65-69页 |
| 附录 | 第69页 |
| A. 作者在攻读硕士学期期间发表的论文 | 第69页 |
| B. 作者在攻读硕士学位期间参与的科研项目 | 第69页 |
