| 摘要 | 第5-6页 |
| ABSTRACT | 第6-7页 |
| 第1章 绪论 | 第10-13页 |
| 1.1 研究背景 | 第10-11页 |
| 1.2 研究内容 | 第11-12页 |
| 1.3 研究目标 | 第12页 |
| 1.4 本章小结 | 第12-13页 |
| 第2章 原系统分析及现有优化理论研究 | 第13-27页 |
| 2.1 流程分析 | 第13-16页 |
| 2.2 子数据库分析 | 第16-17页 |
| 2.2.1 出版子数据库 | 第16-17页 |
| 2.2.2 发行子数据库 | 第17页 |
| 2.3 CO算法 | 第17-20页 |
| 2.3.1 算法简介 | 第18-19页 |
| 2.3.2 算法优点 | 第19-20页 |
| 2.4 遗传算法 | 第20-24页 |
| 2.4.1 算法简介 | 第20-21页 |
| 2.4.2 算法步骤 | 第21-22页 |
| 2.4.3 软件领域操作方式 | 第22页 |
| 2.4.4 分布式并行算法 | 第22-24页 |
| 2.5 协同过滤技术 | 第24-26页 |
| 2.6 本章小结 | 第26-27页 |
| 第3章 CO-遗传复合优化算法和复合型协同过滤推荐算法 | 第27-40页 |
| 3.1 现有算法分析 | 第27-28页 |
| 3.2 CO-遗传复合优化算法 | 第28-37页 |
| 3.2.1 CO算法、遗传算法的改良和融合 | 第28-30页 |
| 3.2.2 CO-遗传复合算法具体步骤及实例 | 第30-37页 |
| 3.3 现有算法分析 | 第37页 |
| 3.4 复合型协同过滤推荐算法 | 第37-39页 |
| 3.5 本章小结 | 第39-40页 |
| 第4章 优化算法应用 | 第40-70页 |
| 4.1 知识管理 | 第40-45页 |
| 4.1.1 知识管理分析 | 第40-41页 |
| 4.1.2 知识体系设计 | 第41-43页 |
| 4.1.3 管理架构简介 | 第43-45页 |
| 4.2 选题环节 | 第45-53页 |
| 4.2.1 优化探索 | 第45-50页 |
| 4.2.2 新算法应用 | 第50-53页 |
| 4.2.3 应用小节 | 第53页 |
| 4.3 组稿环节 | 第53-69页 |
| 4.3.1 平台需求 | 第54-55页 |
| 4.3.2 平台设计 | 第55-60页 |
| 4.3.3 平台实现 | 第60-68页 |
| 4.3.4 平台小结 | 第68-69页 |
| 4.4 本章小结 | 第69-70页 |
| 第5章 总结与展望 | 第70-71页 |
| 5.1 结论 | 第70页 |
| 5.2 展望 | 第70-71页 |
| 参考文献 | 第71-73页 |
| 致谢 | 第73页 |