1 绪论 1
1.1 研究背景 1
1.2 研究范围及相关概念 4
1.3 研究目的 6
1.4 研究内容与方法 8
1.5 创新及意义 12
2 相关理论与研究现状 15
2.1 综述体系说明 15
2.2 精确性研究 15
2.3 满意化研究 31
2.4 其他相关研究 36
2.5 理论评述——矛盾论 37
3 用户为中心的个性化推荐系统理论体系 40
3.1 历史背景 40
3.2 学科基础 41
3.3 个性化推荐系统理论核心体系 48
3.4 个性化推荐系统的理论瓶颈 54
3.5 总结 57
4 基于屏幕视觉热区的用户偏好提取方法 58
4.1 用户浏览行为中的屏幕视觉热区 58
4.2 面向用户偏好识别的网页机能分类及其判别方法 69
4.3 基于屏幕视觉热区的中文短文本关键词实时提取方法 78
4.4 总结 90
5 基于屏幕视觉热区的用户偏好建模 92
5.1 基于商品特征自组织层次聚类的用户偏好模型 92
5.2 基于商品特征自组织层次聚类的网络用户会话切分研究 113
5.3 基于屏幕视觉热区的用户偏好复合模型 124
5.4 总结 134
6 基于在线商品评分修正的推荐解释 135
6.1 研究背景 135
6.2 相关研究 136
6.3 评价介入理论 141
6.4 话语标记 153
6.5 基于评价介入理论和话语标记的在线评论修正方法 158
6.6 基于在线商品评论的推荐解释风格 170
6.7 总结 172
7 基于用户偏好复合模型的交互收敛式个性化推荐方法 173
7.1 研究背景 173
7.2 相关研究 174
7.3 基本原理 176
7.4 交互行为与约束条件 179
7.5 交互收敛式的实时个性化推荐方法 181
7.6 原型系统构建 186
7.7 评价指标 193
7.8 实验验证 195
7.9 总结 203
8 总结与展望 204
8.1 总结 204
8.2 展望 206
参考文献 209
索引 233