前言
第1章 推荐系统
1．1 什么是推荐系统
1．2 推荐系统的研究现状
1．3 推荐系统的评测

第2章 数据填充方法
2．1 协同过滤推荐算法概述
2．2 数据填充方法解决数据稀疏性问题
2．3 数据填充方法的并行化
2．4 实验评测及分析
2．5 小结

第3章 K-means聚类算法
3．1 K-means聚类算法的简介和特点
3．2 K-means聚类算法解决冷启动问题
3．3 K-means聚类算法的并行化
3．4 实验评测及分析
3．5 小结

第4章 基于混合算法的推荐系统
4．1 遗传算法
4．2 混合算法
4．3 混合算法解决冷启动问题
4．4 混合算法的并行化
4．5 推荐算法的并行化
4．6 实验评测及分析
4．7 小结

第5章 基于信任关系的推荐系统
5．1 信任关系
5．2 融合信任关系的推荐模型
5．3 实验评测及分析
5．4 小结

第6章 融合多源数据的推荐系统
6．1 融合评论数据的推荐系统
6．2 融合评分与评论数据的推荐系统
6．3 实验评测及分析
6．4 小结
参考文献