| 摘要 | 第1-8页 |
| Abstract | 第8-12页 |
| 第一章 绪论 | 第12-16页 |
| ·课题的背景 | 第12-13页 |
| ·课题研究现状 | 第13-14页 |
| ·本文主要研究内容 | 第14-16页 |
| 第二章 推荐系统综述 | 第16-23页 |
| ·推荐系统的定义 | 第16页 |
| ·推荐系统的类型 | 第16-18页 |
| ·推荐系统常用技术 | 第18-21页 |
| ·贝叶斯网络 (Bayesian Network) | 第19页 |
| ·Horting 图 (Horting Graph) | 第19页 |
| ·关联规则 (Association Rules) | 第19-20页 |
| ·聚类技术 (Clustering) | 第20页 |
| ·协作式过滤技术 (Collaborative Filtering) | 第20-21页 |
| ·推荐系统的一般系统构成 | 第21-22页 |
| ·本章小结 | 第22-23页 |
| 第三章 人工免疫系统 | 第23-31页 |
| ·生物免疫系统 | 第23-26页 |
| ·人工免疫系统 | 第26-29页 |
| ·免疫网络的发展现状 | 第26-27页 |
| ·免疫算法的发展现状 | 第27-28页 |
| ·人工免疫算法的应用现状 | 第28-29页 |
| ·免疫算法的一般流程 | 第29-30页 |
| ·本章小结 | 第30-31页 |
| 第四章 基于人工免疫系统的推荐系统 | 第31-40页 |
| ·引言 | 第31页 |
| ·免疫算法描述 | 第31-36页 |
| ·基于独特性人工网络的免疫算法 | 第31-33页 |
| ·算法流程图 | 第33-34页 |
| ·算法改进 | 第34页 |
| ·算法实现步骤 | 第34-36页 |
| ·基于人工免疫系统的推荐系统 | 第36-39页 |
| ·系统结构图 | 第36页 |
| ·系统工作描述 | 第36-39页 |
| ·本章小结 | 第39-40页 |
| 第五章 实验 | 第40-50页 |
| ·引言 | 第40页 |
| ·协同过滤算法步骤 | 第40-45页 |
| ·相似性计算 | 第40-43页 |
| ·邻居集的确定 | 第43-44页 |
| ·生成推荐预测 | 第44-45页 |
| ·实验结果 | 第45-49页 |
| ·本章小结 | 第49-50页 |
| 第六章 总结与展望 | 第50-52页 |
| ·本文工作总结 | 第50页 |
| ·进一步研究工作的内容 | 第50-52页 |
| 致谢 | 第52-53页 |
| 参考文献 | 第53-56页 |
| 攻读学位期间发表的学术论文目录 | 第56页 |
