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推荐系统中基于进化算法和聚类的信息核优化

摘要第5-6页
ABSTRACT第6-7页
符号对照表第11-12页
缩略语对照表第12-15页
第一章 绪论第15-27页
    1.1 研究背景及其意义第15-20页
        1.1.1 推荐系统概述第16-17页
        1.1.2 推荐系统的分类第17-19页
        1.1.3 推荐系统研究现状第19页
        1.1.4 推荐系统的挑战第19-20页
    1.2 信息核的研究现状与面临的问题第20-23页
        1.2.1 组合优化第22-23页
    1.3 进化算法第23-24页
    1.4 论文的主要工作与内容安排第24-27页
第二章 基于精英种群的进化算法第27-45页
    引言第27页
    2.1 协同过滤算法第27-29页
    2.2 推荐系统常用评价指标第29-32页
    2.3 提出的方法第32-33页
        2.3.1 算法流程第32-33页
    2.4 实验结果和分析第33-44页
        2.4.1 数据集划分第33-34页
        2.4.2 参数设置第34页
        2.4.3 实验设计和结果第34-44页
    2.5 本章小结第44-45页
第三章 基于变长编码的信息核进化优化第45-55页
    引言第45页
    3.1 算法实现第45-47页
        3.1.1 构建算法动机第45页
        3.1.2 算法流程第45-47页
    3.2 实验结果和分析第47-52页
        3.2.1 实验数据集第47页
        3.2.2 参数设置第47-48页
        3.2.3 实验结果和分析第48-52页
    3.3 本章小结第52-55页
第四章 基于进化算法和聚类的虚拟信息核用户优化第55-67页
    引言第55页
    4.1 虚拟信息核第55-58页
        4.1.1 相似性传播聚类第56-58页
    4.2 虚拟信息核的构建第58页
        4.2.1 算法流程第58页
    4.3 实验设计及分析第58-65页
        4.3.1 参数设置第58-59页
        4.3.2 实验结果和分析第59-65页
    4.4 本章小结第65-67页
第五章 总结和展望第67-69页
    5.1 论文工作总结第67-68页
    5.2 未来工作展望第68-69页
参考文献第69-73页
致谢第73-75页
作者简介第75-76页

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