声明
摘要
第1章 绪论
1．1 研究背景与意义
1．2 国内外研究现状
1．3 研究内容与结构安排
第2章 个性化推荐系统以及相关技术概述
2．1 个性化推荐系统概述
2．2 个性化推荐系统常用算法
2．2．1 基于内容的推荐算法
2．2．2 协同过滤算法
2．2．3 混合推荐算法
2．3 推荐算法评估尺度
2．3．1 评分准确度
2．3．2 评分和排序相关性
2．3．3 分类准确度
2．4 本章小结
第3章 多维度评分推荐系统及其相关技术概述
3．1 多维度评分系统概述
3．2 多维度评分算法综述
3．2．1 预测阶段使用多维度评分信息的算法
3．2．2 推荐阶段使用多维度评分信息的算法
3．3 本章小结
第4章 基于网络拓扑结构的多维度评分推荐技术
4．1 问题的提出与分析
4．2 现有解决方案
4．3 正规化的节点相似度计算方法
4．3．1 相似矩阵的表示
4．3．2 路径数目的期望值
4．3．3 相似矩阵的计算
4．4 子维度评分预测
4．4．1 基于偏好次序的聚类
4．4．2 子维度评分生成
4．5 学习集成函数
4．6 本章小结
第5章 实验结果和分析
5．1 数据集
5．2 评价指标
5．3 子维度评分预测对比
5．4 总评分预测对比
5．5 本章小结
第6章 总结和展望
6．1 工作总结
6．2 展望
参考文献
致谢
在读期间发表的学术论文与取得成果
