CLARANS改进算法在音乐网站智能推荐系统中的应用
| 摘要 | 第1-6页 |
| Abstract | 第6-11页 |
| 第1章 绪论 | 第11-20页 |
| ·引言 | 第11-12页 |
| ·相关概念 | 第12-13页 |
| ·网络 | 第12页 |
| ·用户行为 | 第12-13页 |
| ·课题的国内外研究与应用现状 | 第13-14页 |
| ·国内现状 | 第13页 |
| ·国外现状 | 第13-14页 |
| ·智能推荐系统一般的设计方案 | 第14-18页 |
| ·数据预处理 | 第14-15页 |
| ·数据挖掘 | 第15-18页 |
| ·推荐产生 | 第18页 |
| ·本文的设计方案 | 第18页 |
| ·论文组织结构 | 第18-19页 |
| ·本章小结 | 第19-20页 |
| 第2章 音乐网站音乐智能推荐系统构成 | 第20-36页 |
| ·概论 | 第20-21页 |
| ·WWW 服务器 | 第21-22页 |
| ·访问日志 | 第21-22页 |
| ·数据仓库设计 | 第22-27页 |
| ·数据仓库概述 | 第22-24页 |
| ·Oracle 数据仓库概述 | 第24-25页 |
| ·音乐智能推荐系统中数据仓库设计 | 第25-27页 |
| ·数据预处理 | 第27-29页 |
| ·音乐维表音乐信息填充 | 第27页 |
| ·用户行为维表数据导入 | 第27-29页 |
| ·用户访问行为数据提取 | 第29页 |
| ·数据挖掘 | 第29-34页 |
| ·音乐评价矩阵生成 | 第30-31页 |
| ·用户相异度矩阵生成 | 第31-32页 |
| ·用户聚类计算 | 第32-34页 |
| ·推荐引擎 | 第34-35页 |
| ·本章小结 | 第35-36页 |
| 第3章 CLARANS 聚类算法与遗传算法描述 | 第36-44页 |
| ·CLARANS 聚类算法简介 | 第36-37页 |
| ·遗传算法简介 | 第37-43页 |
| ·染色体编码 | 第39-40页 |
| ·初始种群生成 | 第40-41页 |
| ·染色体适应度评估计算 | 第41页 |
| ·染色体选择操作 | 第41-42页 |
| ·染色体交叉操作 | 第42页 |
| ·染色体变异操作 | 第42页 |
| ·遗传算法举例 | 第42-43页 |
| ·本章小结 | 第43-44页 |
| 第4章 GA-CLARANS 算法设计与实现 | 第44-50页 |
| ·概述 | 第44页 |
| ·算法详细实现 | 第44-49页 |
| ·MPI 简介 | 第45-47页 |
| ·算法实现 | 第47-49页 |
| ·本章小结 | 第49-50页 |
| 第5章 实验结果及分析 | 第50-52页 |
| 第6章 总结与展望 | 第52-53页 |
| 参考文献 | 第53-55页 |
| 致谢 | 第55页 |
