| 摘要 | 第5-6页 |
| ABSTRACT | 第6-7页 |
| 第一章 绪论 | 第10-16页 |
| 1.1 研究背景 | 第10-11页 |
| 1.2 研究现状 | 第11-14页 |
| 1.2.1 推荐算法的研究现状 | 第11-12页 |
| 1.2.2 多目标优化算法的研究现状 | 第12-13页 |
| 1.2.3 基于多目标优化的推荐算法的研究现状 | 第13-14页 |
| 1.3 研究内容和意义 | 第14-15页 |
| 1.4 论文章节安排 | 第15-16页 |
| 第二章 相关知识概述 | 第16-30页 |
| 2.1 推荐算法概述 | 第16-23页 |
| 2.1.1 协同过滤推荐算法 | 第16-19页 |
| 2.1.2 基于内容的推荐算法 | 第19-22页 |
| 2.1.3 混合推荐 | 第22-23页 |
| 2.2 多目标优化算法概述 | 第23-29页 |
| 2.2.1 多目标优化问题中的数学描述 | 第24-25页 |
| 2.2.2 传统多目标优化算法 | 第25-26页 |
| 2.2.3 基于智能进化的多目标优化算法 | 第26-29页 |
| 2.3 本章小结 | 第29-30页 |
| 第三章 基于多目标优化的混合推荐算法 | 第30-42页 |
| 3.1 保留精英策略的非支配排序遗传算法NSGA-Ⅱ | 第30-33页 |
| 3.1.1 NSGA-Ⅱ算法的特点 | 第31-32页 |
| 3.1.2 NSGA-Ⅱ算法步骤 | 第32-33页 |
| 3.2 算法框架 | 第33-34页 |
| 3.3 候选解生成及融合 | 第34-37页 |
| 3.3.1 候选集生成 | 第34-36页 |
| 3.3.2 候选集融合 | 第36-37页 |
| 3.4 多目标优化算法生成推荐列表 | 第37-41页 |
| 3.4.1 问题编码 | 第37页 |
| 3.4.2 约束函数 | 第37-38页 |
| 3.4.3 目标函数 | 第38页 |
| 3.4.4 交叉操作 | 第38-40页 |
| 3.4.5 变异操作 | 第40-41页 |
| 3.4.6 算法步骤 | 第41页 |
| 3.5 本章小结 | 第41-42页 |
| 第四章 实验及结果分析 | 第42-51页 |
| 4.1 实验数据集 | 第42页 |
| 4.2 问题和算法参数设置 | 第42-43页 |
| 4.3 运行环境和开发语言 | 第43页 |
| 4.4 实验设计 | 第43-45页 |
| 4.5 实验结果及分析 | 第45-50页 |
| 4.6 本章小结 | 第50-51页 |
| 第五章 总结和展望 | 第51-53页 |
| 5.1 论文工作成果总结 | 第51页 |
| 5.2 后续研究工作展望 | 第51-53页 |
| 参考文献 | 第53-56页 |
| 致谢 | 第56-57页 |
| 攻读学位期间发表的学术论文目录 | 第57页 |