声明
致谢
1绪论
1.1研究背景及意义
1.2国内外研究现状
1.2.1数据填充技术研究现状
1.2.2相似性度量研究现状
1.3主要研究内容和创新点
1.4本文的组织结构
2相关工作
2.1协同过滤推荐算法
2.1.1基于内存的协同过滤推荐算法
2.1.2基于模型的协同过滤推荐算法
2.2推荐系统面临的问题与挑战
（1）数据稀疏
（2）区分真实数据
（3）用户影响不对称
2.3评测方法及指标
2.3.1评测方法
2.3.2评价指标
2.4数据集
2.5本章小结
3基于相似性填充的协同过滤算法研究
3.1引言
3.2数据填充技术
3.3改进相似性填充的协同过滤算法
3.3.1动态填充及相似性计算
3.3.2信任因子
3.3.3算法步骤
3.3.4实验结果与分析
3.4本章小结
4基于非对称相似度矩阵约束的群组协同过滤算法研究
4.1 引言
4.2 相关工作
4.3.1群组模型的建立
4.3.2非对称相似度公式
4.3.3非对称因子说明
4.4 实验及结果分析
4.4.1 基于个人的协同过滤算法
4.4.2 基于群组的协同过滤算法
4.5 本章小结
5总结与展望
5.1总结
5.2 工作展望
参考文献
作者简历
学位论文数据集
