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论文目录
 
摘要第1-5 页
ABSTRACT第5-9 页
第一章 绪论第9-14 页
　　· 本论文的研究背景第9-12 页
　　　　· 普适计算的挑战第10-11 页
　　　　· 推荐系统的挑战第11-12 页
　　· 本论文的研究内容第12-13 页
　　· 本论文的组织结构第13-14 页
第二章 普适计算第14-27 页
　　· 计算模式的演化第14-20 页
　　　　· 主机计算时代第14-15 页
　　　　· 桌面计算时代第15-19 页
　　　　· 普适计算时代第19-20 页
　　· 普适计算第20-26 页
　　　　· 普适计算的研究内容第22-23 页
　　　　· 典型的普适计算项目第23-26 页
　　· 本章小结第26-27 页
第三章 推荐系统第27-40 页
　　· 信息推荐技术第27-30 页
　　　　· 信息检索技术第28 页
　　　　· 信息过滤技术第28-29 页
　　　　· 协同过滤技术第29-30 页
　　· 协同过滤第30-39 页
　　　　· 相似度的度量第32-34 页
　　　　· 基于内存的协同过滤第34-38 页
　　　　· 基于模型的协同过滤第38-39 页
　　· 本章小结第39-40 页
第四章 异构环境的推荐框架第40-55 页
　　· 异构环境中的挑战第40-42 页
　　　　· 服务无缝集成问题第41-42 页
　　· 异构推荐系统框架第42-47 页
　　　　· 推荐框架概述第42-46 页
　　　　· 具体应用场景第46-47 页
　　· 技术细节第47-52 页
　　　　· 蓝牙服务发现技术第47-48 页
　　　　· 基于Gossip的蓝牙交互第48-52 页
　　· 实验分析第52-54 页
　　　　· 实验方法设计第53 页
　　　　· 实验结果分析第53-54 页
　　· 本章小结第54-55 页
第五章 音乐推荐的原型系统第55-67 页
　　· 音乐评分提取第56-59 页
　　　　· 双重提取策略第56-57 页
　　　　· 隐式提取机制第57-59 页
　　· 集中式音乐推荐第59-60 页
　　　　· 双重推荐整合第60 页
　　· 移动式音乐推荐第60-64 页
　　　　· 基本推荐算法第61-63 页
　　　　· 具体推荐细节第63-64 页
　　· 设计实现第64-66 页
　　· 本章小结第66-67 页
第六章 全文总结第67-69 页
　　· 主要结论第67-68 页
　　· 研究展望第68-69 页
参考文献第69-72 页
致谢第72-74 页
攻读硕士学位期间已发表或录用的论文第74-77 页

本篇论文共77页，点击这进入下载页面。
 
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