| 中文摘要 | 第3-4页 |
| 英文摘要 | 第4-5页 |
| 1 绪论 | 第8-15页 |
| 1.1 研究背景 | 第8-11页 |
| 1.1.1 Web服务 | 第9页 |
| 1.1.2 Web服务体系结构 | 第9-10页 |
| 1.1.3 Web服务与服务质量 | 第10-11页 |
| 1.2 Web服务QoS推荐 | 第11-13页 |
| 1.2.1 Web服务的QoS指标 | 第11-12页 |
| 1.2.2 Web服务推荐 | 第12-13页 |
| 1.2.3 国内外研究现状 | 第13页 |
| 1.3 论文研究内容及创新之处 | 第13-14页 |
| 1.4 论文结构安排 | 第14-15页 |
| 2 相关理论介绍 | 第15-23页 |
| 2.1 推荐系统基本概念 | 第15页 |
| 2.2 协同过滤推荐算法 | 第15-18页 |
| 2.2.1 协同过滤算法基本原理 | 第15-16页 |
| 2.2.2 基于用户的协同过滤算法 | 第16页 |
| 2.2.3 基于项目的协同过滤算法(ICF) | 第16-17页 |
| 2.2.4 协同过滤算法的不足 | 第17-18页 |
| 2.3 Slope One算法 | 第18-21页 |
| 2.3.1 Slope One算法简介 | 第18-19页 |
| 2.3.2 Weighted Slope One算法 | 第19页 |
| 2.3.3 Bi-Polar Slope One算法 | 第19-20页 |
| 2.3.4 Slope One算法的优缺点 | 第20-21页 |
| 2.4 推荐系统评价指标 | 第21-22页 |
| 2.5 本章小结 | 第22-23页 |
| 3 基于偏差的Slope One算法 | 第23-29页 |
| 3.1 Slope One算法研究现状 | 第23页 |
| 3.2 算法描述 | 第23-26页 |
| 3.2.1 算法描述 | 第23-24页 |
| 3.2.2 算法定义 | 第24-26页 |
| 3.3 实验验证 | 第26-28页 |
| 3.3.1 实验目的 | 第26页 |
| 3.3.2 实验所用数据集 | 第26-27页 |
| 3.3.3 实验评价指标 | 第27页 |
| 3.3.4 实验结果分析 | 第27-28页 |
| 3.4 本章小结 | 第28-29页 |
| 4 Slope One增量算法 | 第29-51页 |
| 4.1 增量算法概述 | 第29-30页 |
| 4.2 增量算法 | 第30-40页 |
| 4.2.1 符号定义 | 第30-32页 |
| 4.2.2 增量Slope One算法 | 第32-33页 |
| 4.2.3 增量Weighted Slope One算法 | 第33页 |
| 4.2.4 增量Bi-Polar Slope One算法 | 第33-40页 |
| 4.3 实验设计与结果分析 | 第40-50页 |
| 4.3.1 实验目的 | 第40-41页 |
| 4.3.2 实验所用数据集 | 第41页 |
| 4.3.3 推荐结果度量分析 | 第41页 |
| 4.3.4 实验结果分析 | 第41-50页 |
| 4.4 本章小结 | 第50-51页 |
| 5 总结与展望 | 第51-53页 |
| 5.1 本文工作总结 | 第51-52页 |
| 5.2 未来工作展望 | 第52-53页 |
| 致谢 | 第53-54页 |
| 参考文献 | 第54-57页 |
