| 摘要 | 第1-5页 |
| Abstract | 第5-6页 |
| 目录 | 第6-7页 |
| 第一章 引言 | 第7-14页 |
| ·研究背景与意义 | 第7-8页 |
| ·国内外发展现状 | 第8-12页 |
| ·本文的主要工作 | 第12-14页 |
| 第二章 推荐系统相关技术概述 | 第14-21页 |
| ·推荐系统概述 | 第14-16页 |
| ·邻居模型 | 第16-17页 |
| ·奇异值分解 | 第17-19页 |
| ·Slope One 三种形式 | 第19-21页 |
| 第三章 基于用户兴趣变化的推荐模型 | 第21-29页 |
| ·相关推荐方法综述 | 第21-23页 |
| ·规则化的奇异值分解模型 | 第23-25页 |
| ·基于兴趣变化的矩阵分解模型 | 第25-29页 |
| 第四章 实验 | 第29-35页 |
| ·实验数据与设计 | 第29-30页 |
| ·评估标准 | 第30页 |
| ·实验结果与分析 | 第30-35页 |
| 第五章 结论与展望 | 第35-36页 |
| 参考文献 | 第36-39页 |
| 致谢 | 第39-40页 |
| 在学期间公开发表/待发表论文及著作情况 | 第40页 |