| 摘要 | 第3-5页 |
| ABSTRACT | 第5-6页 |
| 第一章 绪论 | 第9-15页 |
| 1.1 研究背景 | 第9-11页 |
| 1.1.1 信息爆炸与信息筛选 | 第9-10页 |
| 1.1.2 电子商务与产品推荐 | 第10-11页 |
| 1.2 研究目标及意义 | 第11-12页 |
| 1.3 研究内容与方法 | 第12-15页 |
| 第二章 产品推荐理论与方法综述 | 第15-24页 |
| 2.1 产品推荐相关理论综述 | 第15-17页 |
| 2.2 产品推荐方法与相关实践综述 | 第17-23页 |
| 2.3 本章小结 | 第23-24页 |
| 第三章 产品推荐算法分析 | 第24-31页 |
| 3.1 产品推荐方法现有算法分析 | 第24-29页 |
| 3.1.1 基于内容的产品推荐算法分析 | 第24-25页 |
| 3.1.2 基于知识的产品推荐算法分析 | 第25页 |
| 3.1.3 协同过滤算法分析 | 第25-29页 |
| 3.2 现有产品推荐算法的不足分析 | 第29-30页 |
| 3.3 本章小结 | 第30-31页 |
| 第四章 协同式产品特性指标的提出 | 第31-44页 |
| 4.1 协同式产品性质指标定义 | 第31-33页 |
| 4.2 协同式产品性质指标的意义 | 第33-35页 |
| 4.2.1 调整对产品推荐研究视角 | 第33-34页 |
| 4.2.2 改善产品推荐效果 | 第34-35页 |
| 4.3 产品特性及其协同式衡量指标 | 第35-37页 |
| 4.3.1 持久性 | 第36页 |
| 4.3.2 主流性 | 第36-37页 |
| 4.3.3 导向性 | 第37页 |
| 4.4 协同式产品性质衡量指标的定量定义 | 第37-41页 |
| 4.4.1 系统模型 | 第37-38页 |
| 4.4.2 协同式产品持久性指标 | 第38-39页 |
| 4.4.3 协同式产品主流性指标 | 第39-40页 |
| 4.4.4 协同式产品导向性指标 | 第40-41页 |
| 4.5 使用协同式产品特性度量在其他领域进行研究的流程 | 第41-42页 |
| 4.5.1 信息收集和存储 | 第41页 |
| 4.5.2 数据分析与定量结果生成 | 第41-42页 |
| 4.5.3 结果的评估、整理与发布 | 第42页 |
| 4.6 本章小结 | 第42-44页 |
| 第五章 产品推荐算法改进与仿真检验 | 第44-59页 |
| 5.1 概述 | 第44页 |
| 5.2 协同式产品特性指标有效性分析 | 第44-53页 |
| 5.2.1 数据集合与模型分析 | 第44-46页 |
| 5.2.2 产品持久性衡量指标分析 | 第46-50页 |
| 5.2.3 产品主流性衡量指标分析 | 第50-52页 |
| 5.2.4 产品导向性衡量指标分析 | 第52-53页 |
| 5.3 产品推荐算法改进与仿真检验 | 第53-58页 |
| 5.3.1 标杆产品推荐算法 | 第53-54页 |
| 5.3.2 使用产品性质定量度量的算法改进方法 | 第54-56页 |
| 5.3.3 推荐效果衡量指标 | 第56-58页 |
| 5.3.4 推荐结果及分析 | 第58页 |
| 5.4 本章小结 | 第58-59页 |
| 第六章 结论与讨论 | 第59-62页 |
| 6.1 主要工作 | 第59页 |
| 6.2 主要结论 | 第59-60页 |
| 6.3 创新与贡献 | 第60页 |
| 6.4 讨论与后续工作 | 第60-62页 |
| 参考文献 | 第62-65页 |
| 致谢 | 第65-66页 |
| 攻读硕士学位期间已发表或录用的论文 | 第66-67页 |
| 上海交通大学学位论文答辩决议书 | 第67-69页 |