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第一章绪论
1.1引言
1.2协同过滤推荐的国内外研究现状
1.3本课题的研究意义
1.4本课题的主要工作
1.5本文的组织结构
1.6小结
第二章电子商务个性化推荐系统
2.1电子商务个性化推荐系统概述
2.1.1电子商务个性化推荐系统的功能
2.1.2电子商务个性化推荐系统的构成
2.2电子商务个性化推荐系统的总体框架及流程
2.3电子商务个性化推荐系统的研究内容
2.4 小结
第三章信息过滤系统
3.1基于内容的过滤技术
3.1.1基于内容的推荐
3.1.2基于内容的推荐的优劣分析
3.2协同过滤技术
3.2.1协同过滤系统简单描述
3.2.2协同过滤技术的分类
3.2.3协同过滤技术的优缺点
3.3基于用户的协同过滤推荐算法
3.4基于项目的协同过滤推荐算法
3.5 小结
第四章项目多内容下的协同过滤算法研究
4.1引言
4.2 Item-based协同过滤技术
4.2.1传统Item-based协同过滤算法的基本原理
4.2.2 Item-based协同过滤中的多内容问题分析
4.3对传统Item-based协同过滤算法的改进
4.3.1用于计算的用户—项评分矩阵R和项目特征属性矩阵A
4.3.2改进算法中项目相似性计算
4.3.3改进的Item-based协同过滤算法
4.4试验结果及其分析
4.4.1数据集
4.4.2评价标准
4.4.3试验结果及分析
4.5小结
第五章基于用户个人特征的协同过滤算法研究
5.1个人特征
5.2最近邻协同过滤推荐技术
5.3基于用户协同过滤中的稀疏性问题和新用户问题分析
5.4基于用户个人特征的协同过滤推荐技术
5.4.1基于用户个人特征的预测
5.4.2基于用户个人特征的协同过滤推荐
5.5试验结果及其分析
5.5.1数据集
5.5.2评价标准
5.5.3实验结果及分析
5.6小结
第六章基于用户个人特征的个性化推荐范例
6.1电子商务在网上音像制品销售行业的应用背景
6.2引入基于用户个人特征的推荐实例
6.2.1在线工作—Web数据采集
6.2.2下线工作—数据处理与分析
6.2.3核心工作—应用基于用户个人特征的推荐引擎产生推荐
6.3小结
结束语
参考文献
致谢
硕士期间所发表的论文
