基于多目标优化算法的推荐算法研究
| 摘要 | 第1-4页 |
| ABSTRACT | 第4-8页 |
| 1 绪论 | 第8-13页 |
| ·研究背景及意义 | 第8-9页 |
| ·国内外研究现状及发展趋势 | 第9-12页 |
| ·国内外研究现状及应用 | 第9-11页 |
| ·发展趋势 | 第11-12页 |
| ·主要研究内容 | 第12页 |
| ·组织结构 | 第12-13页 |
| 2 基本理论概述 | 第13-21页 |
| ·多目标优化理论 | 第13-14页 |
| ·多目标优化模型 | 第13页 |
| ·多目标优化算法 | 第13-14页 |
| ·基于协同过滤的推荐 | 第14-16页 |
| ·基于用户的协同过滤推荐 | 第14-15页 |
| ·基于物品的协同过滤推荐 | 第15-16页 |
| ·基于内容的推荐 | 第16页 |
| ·内容表示和算法思想 | 第16页 |
| ·基于内容相似度检索 | 第16页 |
| ·基于分类的内容推荐方法 | 第16页 |
| ·基于知识的推荐 | 第16-18页 |
| ·推荐需求及分类 | 第16-17页 |
| ·基于约束的推荐 | 第17页 |
| ·基于实例的推荐 | 第17-18页 |
| ·混合推荐 | 第18-20页 |
| ·混合推荐思想 | 第18页 |
| ·整体式混合设计 | 第18-19页 |
| ·并行式混合设计 | 第19页 |
| ·流水线混合设计 | 第19-20页 |
| ·本章小结 | 第20-21页 |
| 3 多目标推荐算法 | 第21-29页 |
| ·推荐算法架构 | 第21-22页 |
| ·线下架构 | 第21页 |
| ·线上架构 | 第21页 |
| ·整体架构 | 第21-22页 |
| ·多目标优化模型 | 第22-24页 |
| ·评价指标 | 第22-24页 |
| ·目标函数 | 第24页 |
| ·自变量 | 第24页 |
| ·多目标推荐算法 | 第24-28页 |
| ·线下算法 | 第24-26页 |
| ·线上算法 | 第26-27页 |
| ·整体算法 | 第27-28页 |
| ·本章小结 | 第28-29页 |
| 4 多目标推荐算法实验研究 | 第29-45页 |
| ·实验设置 | 第29页 |
| ·分离推荐算法实验分析 | 第29-39页 |
| ·基于用户的协同过滤推荐算法 | 第29-32页 |
| ·基于物品的协同过滤推荐算法 | 第32-34页 |
| ·基于内容的推荐算法 | 第34-37页 |
| ·隐语义模型 | 第37-39页 |
| ·混合推荐算法实验分析 | 第39-42页 |
| ·实验综合分析 | 第42-44页 |
| ·本章小结 | 第44-45页 |
| 5 总结与展望 | 第45-46页 |
| 致谢 | 第46-47页 |
| 参考文献 | 第47-51页 |
| 附录 | 第51页 |
