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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 研究意义4

1.2 本书研究内容与思路5

1.2.1 主要研究内容5

1.2.2 研究思路6

1.3 本书篇章结构7

第2章 国内外研究综述10

2.1 个性化推荐模式的分类10

2.1.1 传统个性化推荐模式11

2.1.2 基于情境的个性化推荐模式12

2.1.3 基于情境的推荐模式13

2.1.4 个性化推荐的实现过程17

2.2 个性化推荐知识建模17

2.2.1 传统个性化推荐知识模型17

2.2.2 基于情境的个性化推荐知识模型20

2.3 基于情境的用户偏好挖掘研究23

2.4 个性化推荐技术及分类24

2.4.1 基于内容过滤的推荐25

2.4.2 协同过滤推荐26

2.4.3 基于知识的推荐31

2.4.4 各种推荐技术的比较32

2.4.5 基于情境的个性化推荐技术33

2.5 国内外相关研究小结35

2.6 本章小结36

第3章 基于情境的个性化推荐知识建模37

3.1 问题分析及描述37

3.2 个性化推荐服务的本体建模38

3.2.1 推荐知识模型38

3.2.2 情境本体39

3.2.3 商品本体44

3.2.4 用户本体47

3.3 基于情境的个性化推荐框架48

3.4 本章小结49

第4章 基于情境的用户偏好分析50

4.1 问题分析及描述50

4.2 情境化的用户偏好提取51

4.2.1 情境化的用户偏好模型52

4.2.2 基于贝叶斯网络的情境化用户偏好分析54

4.2.3 实验分析56

4.3 基于情境重要度的用户偏好分析59

4.3.1 信息熵理论59

4.3.2 情境信息熵的计算60

4.3.3 基于情境重要度的用户偏好计算63

4.3.4 实验分析64

4.4 本章小结65

第5章 基于情境的商品个性化混合推荐方法研究66

5.1 问题分析及描述66

5.1.1 数据稀疏问题下的近邻选择问题66

5.1.2 情境在协同过滤推荐中的融入问题68

5.2 混合推荐基本框架及流程69

5.3 基于情境化偏好的协同过滤推荐71

5.3.1 缺失值预测处理72

5.3.2 情境化的用户偏好相似性74

5.3.3 推荐生成75

5.3.4 改进的协同过滤推荐流程77

5.3.5 实验分析78

5.4 集成知识过滤的混合推荐81

5.4.1 知识过滤中的语义规则82

5.4.2 基于情境的推理优化83

5.5 实验与结果分析85

5.5.1 基于知识推荐的有效性分析85

5.5.2 推理优化的有效性评估86

5.5.3 混合推荐方法的有效性评估87

5.6 本章小结88

第6章 应用研究89

6.1 系统设计89

6.1.1 系统基本框架设计89

6.1.2 相关数据信息90

6.2 个性化推荐流程94

6.3 案例分析95

6.4 本章小结97

第7章 结论与展望98

7.1 结论98

7.2 创新点99

7.3 展望101

参考文献102