《复杂社会情境下的个性化**方法与应用》是针对复杂社会情境下个性化**模型、方法及应用的学术研究专著。全书共分8章：第1章为绪论，综述了个性化**方法的研究背景、意义和研究进展，并描述了全书的概貌，起到导引的作用。第2章为理论篇，主要介绍了与个性化**方法相关的理论，为个性化**的成因提供理论依据。第3、4、5、6章为方法篇，分别从已有的方法、笔者改进的方法这两方面入手对个性化**方法进行深入的阐述。其中，第3章介绍了常见的个性化**方法，第4、5、6章介绍了改进的个性化**方法。第7章为应用篇，主要介绍了个性化**方法的应用案例。第8章对复杂情境下的个性化**方法与应用进行了归纳总结，并对个性化**的未来发展做出展望。

第1章 绪论
1．1 研究背景与意义
1．1．1 研究背景
1．1．2 研究问题
1．1．3 研究意义
1．2 个性化**系统发展现状
1．3 本书的主要内容与结构
1．3．1 主要内容与创新
1．3．2 本书结构安排
1．4 参考文献

第2章 个性化**相关理论概述
2．1 消费者定位理论与显示性偏好理论
2．1．1 消费者定位理论
2．1．2 显示性偏好理论
2．2 社会网络理论与社会化**模型
2．2．1 社会网络理论
2．2．2 社会化**
2．3 情境感知与兴趣漂移
2．3．1 情境感知服务
2．3．2 兴趣漂移处理
2．4 参考文献

第3章 个性化**方法综述
3．1 基于协同过滤的**方法
3．1．1 基于用户协同过滤的**方法
3．1．2 基于项目内容协同过滤的**方法
3．2 基于二部图和知识的**方法
3．2．1 基于二部图资源分配的**方法
3．2．2 基于知识的**方法
3．3 其他**方法发展
3．3．1 基于关联规则分析的**方法
3．3．2 基于情境的个性化**方法
3．3．3 混合**方法
3．4 参考文献

第4章 个性化**方法之关联规则分析**
4．1 基于有序复合策略的数据流*大频繁项集挖掘
4．1．1 相关研究与问题描述
4．1．2 A-MFI算法
4．1．3 数据集及实验环境
4．1．4 实验测试与结果分析
4．2 关联规则的评价方法改进与度量框架
4．2．1 相关研究与问题描述
4．2．2 关联规则客观兴趣度度量指标与比较
4．2．3 客观兴趣度度量改进与评价框架
4．2．4 关联规则主观兴趣度度量指标的提出
4．2．5 算例分析
4．3 参考文献

第5章 个性化**方法之协同过滤**
5．1 复杂情境下基于本体情境和信任关系的协同过滤**
5．1．1 问题描述及研究思路
5．1．2 基于本体情境及信任关系的协同过滤**模型
5．1．3 **效果评价指标
5．1．4 实验验证
5．2 复杂情境下基于社会网络协同过滤的个性化**
5．2．1 社会化网购相似性
5．2．2 社交网络互动性
5．2．3 社会群组相似性
5．3 参考文献

第6章 个性化**方法之综合**
6．1 复杂情境下基于资源非均匀扩散的混合**
6．1．1 问题描述及研究思路
6．1．2 基于资源非均匀扩散的**模型
6．1．3 **效果评价指标
6．1．4 实验验证
6．2 复杂情境下融入社会网络情境的**
6．2．1 问题描述及研究思路
6．2．2 融人社会网络情境的基于矩阵分解技术的**模型
6．2．3 **效果评价指标
6．2．4 实验验证
6．3 复杂情境下基于情境和主体特征融入性的多维度个性化**
6．3．1 主体兴趣特征数据收集
6．3．2 主体兴趣特征提取方法
6．3．3 主体兴趣情境分析
6．3．4 用户主体兴趣描述与映射
6．3．5 融入情境的用户兴趣本体模型构建
6．3．6 主体兴趣相似度计算与**流程
6．4 参考文献

第7章 个性化**方法之应用实例
7．1 基于社交网络协同过滤的社会化**应用
7．1．1 应用背景
7．1．2 基于社会网络关系的**系统设计
7．1．3 社会化电子商务**系统框架
7．1．4 系统效果分析
7．2 面向移动电子商务平台的个性化**系统综合应用
7．2．1 系统基本框架
7．2．2 系统关键技术
7．2．3 系统功能与界面
7．2．4 应用测试
7．3 参考文献

第8章 总结与展望
8．1 总结
8．2 贡献与管理启示
8．3 局限性与未来展望