摘要5-6
ABSTRACT6-9
第一章绪论9-17
1.1研究背景与作用9-10
1.2推荐系统目前状况10-14
1.2.1推荐系统的研究目前状况10-12
1.2.2推荐系统的应用目前状况12-14
1.3意见挖掘研究目前状况14-15
1.4本文内容与结构15-17
第二章个性化推荐技术17-29
2.1推荐系统原理17-19
2.2基于内容的推荐19-21
2.3协同过滤推荐21-25
2.3.1基于用户的协同过滤21-24
2.3.2基于项目的协同过滤24-25
2.4混合推荐25-26
2.5推荐算法评测指标26-27
2.6推荐系统面对的挑战27-28
2.7本章小结28-29
第三章意见挖掘技术29-41
3.1意见挖掘介绍29-30
3.2基于商品特征的意见挖掘30-32
3.3意见挖掘流程32-38
3.3.1文本预处理32-33
3.3.2文本表示策略33-35
3.3.3商品特征抽取策略35-37
3.3.4意见挖掘与情感分析37-38
3.4意见挖掘中的多目标决策38-40
3.5本章小结40-41
第四章基于在线评论挖掘的个性化推荐41-51
4.1个性化推荐的目标41-42
4.2基于在线评论挖掘的个性化推荐模型42-47
4.2.1特征抽取43-45
4.2.2商品相似度计算45-46
4.2.3用户相似度计算46-47
4.2.4产生推荐47
4.3结合多目标决策的在线推荐47-50
4.4本章小结50-51
第五章实验与结果51-59
5.1实验环境51-52
5.2基于个性化推荐的实验52-55
5.2.1个性化推荐的评论数据52-54
5.2.2个性化推荐的实验结果54-55
5.3结合多目标推荐的实验55-58
5.3.1多目标推荐的评论数据55-56
5.3.2多目标推荐的实验结果56-58
5.4本章小结58-59
第六章结论59-60
致谢60-61
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