和声搜索模糊聚类在图书馆个性化推荐中的研究应用
摘要 | 第1-5页 |
Abstract | 第5-10页 |
1 绪论 | 第10-16页 |
·研究背景 | 第10-11页 |
·研究现状 | 第11-13页 |
·国外图书馆的研究现状 | 第11-12页 |
·国内图书馆的研究现状 | 第12-13页 |
·研究目标、内容和关键问题 | 第13-14页 |
·研究目标 | 第13页 |
·研究内容 | 第13页 |
·关键问题 | 第13-14页 |
·论文组织结构 | 第14-16页 |
2 聚类算法研究 | 第16-26页 |
·聚类分析 | 第16页 |
·聚类算法 | 第16-18页 |
·基于划分的聚类算法 | 第16-17页 |
·基于层次的聚类算法 | 第17页 |
·基于密度的聚类算法 | 第17页 |
·基于网格的聚类算法 | 第17页 |
·基于模型的聚类算法 | 第17-18页 |
·划分聚类算法 | 第18-20页 |
·K 均值聚类算法 | 第18-19页 |
·模糊聚类算法 | 第19-20页 |
·模糊聚类的研究现状 | 第20-23页 |
·模糊划分矩阵 | 第21页 |
·相似性准则 | 第21页 |
·数据原型 | 第21-22页 |
·加权指数 | 第22页 |
·数据集类型 | 第22-23页 |
·优化的模糊聚类 | 第23页 |
·模糊聚类算法的应用 | 第23-24页 |
·图像处理 | 第23页 |
·模式识别 | 第23-24页 |
·图书馆个性化推荐中的聚类算法 | 第24页 |
·本章小结 | 第24-26页 |
3 和声搜索算法研究 | 第26-42页 |
·和声搜索算法基本原理 | 第26-27页 |
·和声搜索算法的实现过程 | 第27-29页 |
·定义问题与参数值 | 第27-28页 |
·初始化和声记忆库 | 第28页 |
·生成一个新的和声 | 第28页 |
·更新和声记忆库 | 第28页 |
·检查终止条件 | 第28-29页 |
·HS 算法流程 | 第29页 |
·和声搜索算法的研究现状 | 第29-31页 |
·动态调节算法中的参数 | 第30页 |
·初始解获取 | 第30页 |
·结合其他算法 | 第30页 |
·划分记忆库 | 第30-31页 |
·新和声产生的统计分析 | 第31-33页 |
·和声搜索算法的改进 | 第33-37页 |
·和声搜索算法的优缺点 | 第33-34页 |
·和声搜索算法的改进 | 第34-37页 |
·算法实验 | 第37-41页 |
·实验函数 | 第37页 |
·实验结果 | 第37-41页 |
·本章小结 | 第41-42页 |
4 和声搜索模糊聚类算法研究 | 第42-54页 |
·和声搜索模糊聚类算法的原理 | 第42-44页 |
·和声搜索模糊聚类算法改进 | 第44页 |
·算法的收敛性分析 | 第44-46页 |
·有限马尔可夫链 | 第44-45页 |
·马尔可夫链分析算法收敛 | 第45-46页 |
·数据特征加权处理 | 第46-48页 |
·算法实验 | 第48-50页 |
·数据集描述 | 第48页 |
·实验结果 | 第48-50页 |
·聚类分析的个性化图书推荐原理 | 第50-53页 |
·读者借阅喜好度计算 | 第50-51页 |
·获取图书的借阅情况 | 第51-52页 |
·生成读者喜好的类图书 | 第52-53页 |
·本章小结 | 第53-54页 |
5 图书馆个性化推荐系统 | 第54-68页 |
·推荐系统设计思想 | 第54页 |
·个性化推荐系统的框架 | 第54-57页 |
·整体结构 | 第54-55页 |
·模块功能描述 | 第55-56页 |
·个性化推荐系统的工作过程 | 第56-57页 |
·系统的实现过程 | 第57-60页 |
·系统介绍 | 第57-58页 |
·数据源选取 | 第58-59页 |
·借阅日志数据源预处理 | 第59-60页 |
·个性化推荐 | 第60-65页 |
·IHFCM 用于个性化推荐 | 第60-63页 |
·个性化的图书推荐 | 第63-65页 |
·图书推荐结果的建议 | 第65页 |
·图书馆管理建议 | 第65-67页 |
·本章小结 | 第67-68页 |
6 结论与展望 | 第68-70页 |
·结论 | 第68-69页 |
·展望 | 第69-70页 |
致谢 | 第70-72页 |
参考文献 | 第72-76页 |
个人简历、在学期间发表的学术论文及取得的研究成果 | 第76页 |