论文摘要:
随着社会和经济的快速发展,人类的生活方式发生了(略)对人类行为的分析与解读已成为一个重要的研究课题.现实社会中有许许多多的复杂系统,这些复杂系统可以抽象为各种复杂网络.近些年来,复杂网络的兴起及快速发展,使其已经成为探索自然界和社会系统中很多问题的重要工具.另外,计算机技术的快速发展,使大量统计数据的采集和建模模拟都成为(略)很多问题的研究提供了新的思路和方法.本文中我们首先介绍了一些复杂网络的背景知识,然后重点介绍了基于网络的推荐算法和网络上合作行(略)
随着人们面临的信息爆炸性增长,在这些海量信息中想找出自己感兴趣的信息越来越难.个性化推荐被认为是解决这个问题的有效途径.个性化推荐系统是通过对用户历史行为进行分析,揭示(略)好.然后建立相应的推荐算法,对每个用户给出一个推荐列表使他可以快速地找到自己感兴趣的信息.我们的主要工作是基于网络推荐算法的改进.不同于以往的算(略)接收节点所拥有资源的影响,即物质扩散资源的相对的量要比绝对量更具有参考意义.文中引入一个可调参数来研究资源接收者对接收资源的响应与其自身度的相关性.利用ranking score和另外两种测量个性化程度的评...
With the rapid development of society and economy, gr(omitted)s have taken place in our life-styles. The analysis and under(omitted)f human behavior has become an important research topic. As we all know,(omitted)world is composed of many complex systems, and they can be abstracted into various kinds of complex networks. In rece(omitted)as the rapid development of complex networks, it has become an important research tool in revealing and settli(omitted)oblems of nature and society. In addition, the co... 目录:摘要 | 第5-7页 | Abstract | 第7-9页 | 第1章 绪论 | 第11-37页 | ·网络概述 | 第11-22页 | ·网络的一些拓扑属性 | 第12-15页 | ·网络模型 | 第15-22页 | ·推荐算法简介 | 第22-27页 | ·研究背景 | 第22-24页 | ·个性化推荐 | 第24-27页 | ·网络上的演化博弈 | 第27-37页 | ·博弈论简介 | 第27-30页 | ·囚徒困境博弈简介 | 第30-32页 | ·公共物品博弈简介 | 第32-33页 | ·雪堆博弈简介 | 第33-34页 | ·命名博弈简介 | 第34-37页 | 第2章 个性化推荐算法研究 | 第37-59页 | ·基于内容的推荐算法 | 第38-41页 | ·用户兴趣 | 第38页 | ·向量空间模型 | 第38-39页 | ·特征项的提取 | 第39-41页 | ·协同过滤的推荐算法 | 第41-46页 | ·数据搜集 | 第41页 | ·用户为基的协同过滤推荐算法 | 第41-43页 | ·产品为基的协同过滤推荐算法 | 第43-45页 | ·协同过滤推荐算法优缺点 | 第45-46页 | ·基于二部分图资源分配的推荐算法 | 第46-50页 | ·初始位形对于网络上推荐算法的影响 | 第50-51页 | ·不同接收者者对所收到资源的不同响应 | 第51-54页 | ·修正的协同过滤推荐算法 | 第54-59页 | 第3章 网络上的演化博弈 | 第59-95页 | ·网络拓扑对囚徒困境博弈的影响 | 第61-76页 | ·规则网络上的博弈 | 第61-71页 | ·小世界网络上的博弈 | 第71-74页 | ·无标度网络上的博弈 | 第74-76页 | ·个体适应性的涨落对囚徒困境博弈中合作演化的影响 | 第76-83页 | ·遗传效应对公共货物博弈的影响 | 第83-88页 | ·地理效应对小世界网络上命名博弈的影响 | 第88-95页 | 第4章 总结与展望 | 第95-98页 | ·本文工作总结和主要创新 | 第95-96页 | ·展望 | 第96-98页 | 参考文献 | 第98-103页 | 攻读学位期间发表的论文 | 第103-104页 | 致谢 | 第104-105页 |
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