声明
摘要
0引言
0.1.1研究背景
0.1.2研究意义
0.2国内外研究现状
0.2.1国外研究现状
0.2.2国内研究现状
0.2.3目前存在的主要问题
0.3论文的研究思路与研究方法
0.3.1论文研究目标
0.3.2论文研究方法与技术路线
0.4论文的基本内容与结构
0.5论文的创新之处
1信息推荐的相关研究
1.1信息推荐概述
1.2信息推荐方法研究
1.2.1协同过滤方法
1.2.2基于内容的推荐方法
1.2.3信息推荐方法的比较
1.2.4混合推荐方法
1.2.5信息推荐系统的分类总结
1.3信息推荐研究的新趋势
2情景感知的相关研究
2.1情景与情景感知概述
2.1.1情景的定义与分类
2.1.2情景感知的定义与分类
2.2情景感知的步骤
2.2.1情景获取
2.2.2情景处理
2.2.3情景使用
2.3情景感知系统
2.3.1情景感知系统的含义
2.3.2传统的计算机系统和情景感知系统
2.3.3情景感知系统的系统框架与支撑环境
3基于情景感知的多维信息推荐模型
3.1基于情景感知的多维信息推荐概述
3.1.1多维推荐系统中的情景
3.1.2情景的获取
3.1.3基于情景感知的多维信息推荐
3.2多维推荐的情景维度
3.3多维推荐系统中的维度文档
3.3.1用户维度文档(User Profile)
3.3.2项目维度文档(Item Profile)
3.3.3情景维度文档(Context Profile)
3.4情景维度的聚合计算
3.4.1情景维度的等级框架(hierarchical structure)
3.4.2维度的聚合计算
3.5基于情景感知的多维信息推荐系统模型
3.5.1系统模型的体系结构
3.5.2系统模型的功能模块及运作
4基于情景感知的多维信息推荐算法
4.1输入情景化推荐算法
4.1.1基于降维的输入情景化推荐算法
4.1.2基于降维的输入情景化推荐算法与传统推荐算法的混合推荐算法
4.1.3基于情景相似度的输入情景化推荐算法
4.2输出情景化推荐算法
4.2.1输出情景化推荐算法简介
4.2.2基于模型的输出情景化推荐算法
4.3推荐函数情景化推荐算法
4.3.1基于用户的多维启发式推荐算法
4.3.2基于项目的多维启发式推荐算法
5基于情景感知的多维信息推荐实验与评估
5.1实验方案
5.1.1实验目的
5.1.2实验环境及设备
5.1.3实验对象
5.2实验数据
5.3评价指标/度量指标(evaluation metrics)
5.4实验过程与结果分析
5.4.1基于降维的输入情景化推荐算法、基于降维的输入情景化推荐算法与传统二维推荐算法的混合推荐算法与传统二维推荐算法的比较
5.4.2基于情景相似度的输入情景化推荐算法的实验流程
5.4.3基于模型的输出情景化推荐算法的实验流程
5.4.4基于用户的多维启发式推荐算法的实验流程
5.4.5基于项目的多维启发式推荐算法的实验流程
5.5实验总结
6研究的局限性与展望
6.1数据样本的局限性
6.2研究内容的局限性及未来的研究方向
图表索引
参考文献
附录
攻读博士学位期间参加的科研项目及发表论文情况
后记
武汉大学;