个性化健康饮食推荐方法研究
| 摘要 | 第4-5页 |
| abstract | 第5-6页 |
| 第一章 绪论 | 第9-16页 |
| 1.1 研究背景和意义 | 第9-10页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第10-14页 |
| 1.2.1 多目标优化算法 | 第10-11页 |
| 1.2.2 个性化推荐算法 | 第11-12页 |
| 1.2.3 饮食推荐服务 | 第12-13页 |
| 1.2.4 营养配餐方法 | 第13-14页 |
| 1.3 研究内容 | 第14-15页 |
| 1.4 论文组织结构 | 第15-16页 |
| 第二章 饮食推荐服务的相关工作及原理 | 第16-24页 |
| 2.1 多目标进化算法 | 第16-20页 |
| 2.1.1 多目标决策方式 | 第16-17页 |
| 2.1.2 多目标优化算法 | 第17-20页 |
| 2.2 协同过滤推荐算法 | 第20-23页 |
| 2.2.1 基于用户的协同过滤推荐算法 | 第20-22页 |
| 2.2.2 基于项目的协同过滤推荐算法 | 第22页 |
| 2.2.3 基于模型的协同过滤推荐算法 | 第22-23页 |
| 2.3 本章小结 | 第23-24页 |
| 第三章 多目标优化算法的设计及分析 | 第24-36页 |
| 3.1 研究基础 | 第24-26页 |
| 3.2 快速非支配遗传算法的缺陷分析 | 第26-27页 |
| 3.3 改进的快速非支配遗传算法 | 第27-29页 |
| 3.3.1 差分变异策略的引入 | 第27-28页 |
| 3.3.2 变异缩放因子的设置 | 第28页 |
| 3.3.3 算法具体流程 | 第28-29页 |
| 3.4 实验与结果分析 | 第29-34页 |
| 3.5 本章小结 | 第34-36页 |
| 第四章 协同过滤算法的设计与分析 | 第36-47页 |
| 4.1 研究基础 | 第36-38页 |
| 4.2 基于聚类的加权SlopeOne算法 | 第38-41页 |
| 4.2.1 算法组合方式 | 第38-40页 |
| 4.2.2 组合推荐算法设计 | 第40-41页 |
| 4.3 实验与结果分析 | 第41-46页 |
| 4.3.1 评估指标 | 第41-42页 |
| 4.3.2 实验验证 | 第42-46页 |
| 4.4 本章小结 | 第46-47页 |
| 第五章 个性化饮食推荐方法的设计与实现 | 第47-62页 |
| 5.1 个性化健康饮食推荐方法的设计 | 第47-54页 |
| 5.1.1 数据获取与预处理 | 第47-49页 |
| 5.1.2 饮食推荐模型 | 第49-54页 |
| 5.2 系统的设计与实现 | 第54-59页 |
| 5.2.1 系统需求分析 | 第54-55页 |
| 5.2.2 系统功能模块实现 | 第55-58页 |
| 5.2.3 数据库表结构设计 | 第58-59页 |
| 5.3 系统测试 | 第59-61页 |
| 5.3.1 功能测试 | 第59-60页 |
| 5.3.2 性能测试 | 第60-61页 |
| 5.4 本章小结 | 第61-62页 |
| 第六章 总结与展望 | 第62-64页 |
| 6.1 全文工作总结 | 第62页 |
| 6.2 未来工作展望 | 第62-64页 |
| 参考文献 | 第64-68页 |
| 攻读硕士学位期间取得的研究成果 | 第68-69页 |
| 致谢 | 第69页 |
