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目录
第一章 绪论
1.1研究背景
1.2 研究意义
1.3 国内外研究现状
1.4 本文的主要研究工作
1.5 论文的组织结构
第二章 传统协同过滤推荐算法分析
2.1基本概念
2.2 用户偏好建模
2.3 相似性度量
2.4 评分预测
2.5协同过滤推荐系统评价方法
2.6 传统协同过滤问题分析
第三章 一种融合用户上下文信息和评分倾向度的协同过滤算法
3.1 基于用户上下文信息的相似度
3.2 基于用户评分倾向度的相似度
3.3 选择最近邻居集
3.4 动态评分预测方法
3.5 CPCF推荐算法描述
第四章 实验及结果分析
4.1 数据集及实验环境
4.2 评价指标
4.3 实验结果及分析
第五章 总结与展望
5.1研究总结
5.2 未来研究展望
参考文献
发表论文和参加科研情况说明
致谢