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第1章 绪论1

1.1研究背景与意义1

1.1.1研究背景1

1.1.2研究问题4

1.1.3研究意义4

1.2个性化推荐系统发展现状6

1.3本书的主要内容与结构8

1.3.1主要内容与创新8

1.3.2本书结构安排11

1.4参考文献13

第2章 个性化推荐相关理论概述16

2.1消费者定位理论与显示性偏好理论16

2.1.1消费者定位理论16

2.1.2显示性偏好理论17

2.2社会网络理论与社会化推荐模型18

2.2.1社会网络理论18

2.2.2社会化推荐19

2.3情境感知与兴趣漂移20

2.3.1情境感知服务21

2.3.2兴趣漂移处理23

2.4参考文献24

第3章 个性化推荐方法综述27

3.1基于协同过滤的推荐方法27

3.1.1基于用户协同过滤的推荐方法27

3.1.2基于项目内容协同过滤的推荐方法30

3.2基于二部图和知识的推荐方法33

3.2.1基于二部图资源分配的推荐方法33

3.2.2基于知识的推荐方法34

3.3其他推荐方法发展35

3.3.1基于关联规则分析的推荐方法35

3.3.2基于情境的个性化推荐方法38

3.3.3混合推荐方法39

3.4参考文献40

第4章 个性化推荐方法之关联规则分析推荐45

4.1基于有序复合策略的数据流最大频繁项集挖掘45

4.1.1相关研究与问题描述46

4.1.2A-MFI算法49

4.1.3数据集及实验环境54

4.1.4实验测试与结果分析55

4.2关联规则的评价方法改进与度量框架58

4.2.1相关研究与问题描述58

4.2.2关联规则客观兴趣度度量指标与比较59

4.2.3客观兴趣度度量改进与评价框架64

4.2.4关联规则主观兴趣度度量指标的提出65

4.2.5算例分析67

4.3参考文献75

第5章 个性化推荐方法之协同过滤推荐79

5.1复杂情境下基于本体情境和信任关系的协同过滤推荐79

5.1.1问题描述及研究思路80

5.1.2基于本体情境及信任关系的协同过滤推荐模型81

5.1.3推荐效果评价指标89

5.1.4实验验证91

5.2复杂情境下基于社会网络协同过滤的个性化推荐105

5.2.1社会化网购相似性106

5.2.2社交网络互动性106

5.2.3社会群组相似性108

5.3参考文献109

第6章 个性化推荐方法之综合推荐112

6.1复杂情境下基于资源非均匀扩散的混合推荐112

6.1.1问题描述及研究思路113

6.1.2基于资源非均匀扩散的推荐模型114

6.1.3推荐效果评价指标117

6.1.4实验验证119

6.2复杂情境下融入社会网络情境的推荐129

6.2.1问题描述及研究思路129

6.2.2融入社会网络情境的基于矩阵分解技术的推荐模型131

6.2.3推荐效果评价指标142

6.2.4实验验证143

6.3复杂情境下基于情境和主体特征融入性的多维度个性化推荐150

6.3.1主体兴趣特征数据收集150

6.3.2主体兴趣特征提取方法152

6.3.3主体兴趣情境分析155

6.3.4用户主体兴趣描述与映射157

6.3.5融入情境的用户兴趣本体模型构建159

6.3.6主体兴趣相似度计算与推荐流程161

6.4参考文献166

第7章 个性化推荐方法之应用实例170

7.1基于社交网络协同过滤的社会化推荐应用170

7.1.1应用背景170

7.1.2基于社会网络关系的推荐系统设计172

7.1.3社会化电子商务推荐系统框架173

7.1.4系统效果分析177

7.2面向移动电子商务平台的个性化推荐系统综合应用180

7.2.1系统基本框架181

7.2.2系统关键技术185

7.2.3系统功能与界面186

7.2.4应用测试189

7.3参考文献190

第8章 总结与展望192

8.1总结192

8.2贡献与管理启示194

8.3局限性与未来展望196