| 摘要 | 第4-6页 |
| ABSTRACT | 第6-8页 |
| 第一章 绪论 | 第11-22页 |
| 1.1 研究背景及意义 | 第11-13页 |
| 1.1.1 研究背景 | 第11-12页 |
| 1.1.2 研究意义 | 第12-13页 |
| 1.2 国内外研究现状及评述 | 第13-17页 |
| 1.2.1 个性化推荐系统研究现状 | 第13-15页 |
| 1.2.2 国外协同过滤研究现状 | 第15-16页 |
| 1.2.3 国内协同过滤研究现状 | 第16-17页 |
| 1.3 论文内容与结构 | 第17-19页 |
| 1.3.1 研究内容 | 第17-18页 |
| 1.3.2 论文结构安排 | 第18-19页 |
| 1.4 研究方法 | 第19-20页 |
| 1.5 研究特色与创新点 | 第20-22页 |
| 第二章 个性化推荐系统的研究 | 第22-27页 |
| 2.1 个性化推荐系统概述 | 第22-23页 |
| 2.2 个性化推荐系统分类 | 第23-24页 |
| 2.3 个性化推荐系统面临的挑战 | 第24-27页 |
| 第三章 信息过滤技术在个性化推荐中的应用研究 | 第27-39页 |
| 3.1 基于内容的过滤技术 | 第27-30页 |
| 3.1.1 基于内容的过滤技术概述 | 第27-29页 |
| 3.1.2 基于内容的过滤优劣分析 | 第29-30页 |
| 3.2 协同过滤技术 | 第30-39页 |
| 3.2.1 协同过滤技术概述 | 第30-31页 |
| 3.2.2 协同过滤技术分类 | 第31-36页 |
| 3.2.3 协同过滤优劣分析 | 第36-39页 |
| 第四章 改进的基于用户兴趣的协同过滤算法 | 第39-48页 |
| 4.1 用户兴趣度的提出 | 第40-42页 |
| 4.2 基于用户间兴趣差异信息熵的相似性度量 | 第42-43页 |
| 4.3 基于用户间兴趣差异改进的协同过滤算法 | 第43-45页 |
| 4.4 基于用户兴趣的0-1背包问题 | 第45页 |
| 4.5 基于用户兴趣改进的协同过滤算法 | 第45-46页 |
| 4.6 两种改进算法的分析讨论 | 第46-48页 |
| 第五章 实验结果及分析 | 第48-52页 |
| 5.1 数据集 | 第48页 |
| 5.2 评价准则 | 第48-49页 |
| 5.3 实验结果及分析 | 第49-52页 |
| 5.3.1 基于用户间兴趣差异改进的协同过滤算法实验 | 第49-50页 |
| 5.3.2 基于用户兴趣改进的协同过滤算法实验 | 第50-52页 |
| 第六章 总结与展望 | 第52-55页 |
| 6.1 工作总结 | 第52-53页 |
| 6.2 研究展望 | 第53-55页 |
| 参考文献 | 第55-59页 |
| 致谢 | 第59-60页 |
| 作者攻读学位期间发表的学术论文目录 | 第60页 |