| 摘要 | 第6-7页 |
| ABSTRACT | 第7页 |
| 第一章 绪论 | 第9-15页 |
| 1.1 研究背景及意义 | 第9页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第9-13页 |
| 1.2.1 推荐算法研究现状 | 第10页 |
| 1.2.2 互惠推荐算法研究现状 | 第10-11页 |
| 1.2.3 矩阵补全研究现状 | 第11-13页 |
| 1.3 本文的主要研究内容及组织结构 | 第13-15页 |
| 1.3.1 主要研究内容 | 第13-14页 |
| 1.3.2 组织结构 | 第14-15页 |
| 第二章 推荐系统的基本理论及方法 | 第15-25页 |
| 2.1 推荐系统的定义及相关知识 | 第15-16页 |
| 2.2 常用的推荐算法 | 第16-22页 |
| 2.2.1 基于人口统计学的推荐算法 | 第17页 |
| 2.2.2 基于内容的推荐算法 | 第17-18页 |
| 2.2.3 基于协同过滤的推荐算法 | 第18-21页 |
| 2.2.4 基于关联规则的推荐算法 | 第21页 |
| 2.2.5 基于知识的推荐算法 | 第21-22页 |
| 2.2.6 组合推荐算法 | 第22页 |
| 2.3 互惠推荐 | 第22-24页 |
| 2.3.1 相关概念 | 第22-23页 |
| 2.3.2 系统模型 | 第23-24页 |
| 2.4 本章小结 | 第24-25页 |
| 第三章 基于LMa Fit和K-Means混合加权的矩阵补全算法 | 第25-34页 |
| 3.1 矩阵补全 | 第25-30页 |
| 3.1.1 相关概念及方法 | 第25页 |
| 3.1.2 基于LMa Fit算法的矩阵补全 | 第25-27页 |
| 3.1.3 基于K-Means算法的矩阵补全 | 第27-30页 |
| 3.2 基于LMa Fit和K-Means混合加权的矩阵补全算法 | 第30-31页 |
| 3.3 实验结果与分析 | 第31-33页 |
| 3.3.1 实验数据集 | 第31-32页 |
| 3.3.2 评价标准 | 第32页 |
| 3.3.3 实验结果分析 | 第32-33页 |
| 3.4 本章小结 | 第33-34页 |
| 第四章 基于互惠相似度的互惠推荐算法 | 第34-44页 |
| 4.1 互惠相似度计算 | 第34-37页 |
| 4.1.1 相关定义 | 第34-35页 |
| 4.1.2 男女用户的显式偏好相似度 | 第35页 |
| 4.1.3 男女用户的隐式偏好相似度 | 第35-36页 |
| 4.1.4 男女用户的互惠相似度 | 第36-37页 |
| 4.2 互惠推荐算法 | 第37-39页 |
| 4.2.1 算法思想 | 第37页 |
| 4.2.2 算法描述 | 第37-39页 |
| 4.3 实验结果及分析 | 第39-42页 |
| 4.3.1 实验数据集 | 第39-40页 |
| 4.3.2 评价标准 | 第40-41页 |
| 4.3.3 实验结果分析 | 第41-42页 |
| 4.4 本章小结 | 第42-44页 |
| 第五章 总结与展望 | 第44-46页 |
| 5.1 论文工作总结 | 第44页 |
| 5.2 未来工作展望 | 第44-46页 |
| 参考文献 | 第46-49页 |
| 攻读硕士学位期间取得的科研成果 | 第49-50页 |
| 致谢 | 第50页 |