| 摘要 | 第4-5页 |
| ABSTRACT | 第5-6页 |
| 第1章 绪论 | 第11-20页 |
| 1.1 研究背景 | 第11-12页 |
| 1.2 研究现状 | 第12-16页 |
| 1.2.1 人工鱼群算法研究现状 | 第12-14页 |
| 1.2.2 协同过滤推荐算法研究现状 | 第14-16页 |
| 1.3 研究目的和意义 | 第16-18页 |
| 1.3.1 研究目的 | 第16-17页 |
| 1.3.2 现实意义 | 第17页 |
| 1.3.3 理论意义 | 第17-18页 |
| 1.4 论文的主要工作 | 第18-19页 |
| 1.5 论文的组织结构 | 第19-20页 |
| 第2章 文献综述 | 第20-29页 |
| 2.1 关于人工鱼群算法 | 第20-23页 |
| 2.1.1 人工鱼群算法相关概念 | 第20-21页 |
| 2.1.2 人工鱼群算法描述 | 第21-22页 |
| 2.1.3 人工鱼群算法的应用 | 第22-23页 |
| 2.2 关于协同过滤推荐 | 第23-28页 |
| 2.2.1 推荐技术概述 | 第23-26页 |
| 2.2.2 协同过滤推荐的定义 | 第26-27页 |
| 2.2.3 协同过滤推荐的主要技术 | 第27-28页 |
| 2.3 本章小结 | 第28-29页 |
| 第3章 人工鱼群算法的改进 | 第29-37页 |
| 3.1 现有人工鱼群算法分析 | 第29-30页 |
| 3.2 人工鱼群算法改进要点 | 第30-34页 |
| 3.2.1 参数的改进 | 第30-32页 |
| 3.2.2 吞食行为的引入 | 第32-33页 |
| 3.2.3 繁殖行为的引入 | 第33-34页 |
| 3.3 改进人工鱼群算法描述 | 第34-36页 |
| 3.4 本章小结 | 第36-37页 |
| 第4章 基于改进人工鱼群算法的协同过滤推荐算法 | 第37-46页 |
| 4.1 算法思想 | 第37-38页 |
| 4.2 算法描述 | 第38-43页 |
| 4.2.1 形成用户_项目评分矩阵 | 第38页 |
| 4.2.2 度量相似性 | 第38-40页 |
| 4.2.3 预测填充评分矩阵 | 第40-41页 |
| 4.2.4 用改进人工鱼群算法聚类 | 第41-43页 |
| 4.2.5 推荐产生 | 第43页 |
| 4.3 基于改进人工鱼群算法的协同过滤推荐算法流程 | 第43-44页 |
| 4.4 算法复杂度分析 | 第44-45页 |
| 4.5 本章小结 | 第45-46页 |
| 第5章 实验分析与性能评价 | 第46-54页 |
| 5.1 实验环境 | 第46-48页 |
| 5.2 实验结果及其分析 | 第48-53页 |
| 5.2.1 改进人工鱼群算法的分析 | 第48-50页 |
| 5.2.2 最近邻查询效率 | 第50-52页 |
| 5.2.3 推荐精度的分析 | 第52-53页 |
| 5.3 本章小结 | 第53-54页 |
| 第6章 总结与展望 | 第54-56页 |
| 6.1 总结 | 第54-55页 |
| 6.2 未来工作的展望 | 第55-56页 |
| 致谢 | 第56-57页 |
| 参考文献 | 第57-60页 |
| 攻读学位期间发表的学术论文及参加科研情况 | 第60-61页 |