基于人工免疫网络的电子商务个性化推荐算法研究
| 摘要 | 第1-4页 |
| ABSTRACT | 第4-6页 |
| 目录 | 第6-8页 |
| 第一章 绪论 | 第8-15页 |
| ·研究背景 | 第8-10页 |
| ·电子商务推荐系统 | 第8-9页 |
| ·个性化服务 | 第9-10页 |
| ·电子商务推荐系统主要研究内容 | 第10-11页 |
| ·电子商务推荐系统国内外研究现状 | 第11-13页 |
| ·本文主要研究内容 | 第13页 |
| ·本文结构 | 第13-15页 |
| 第二章 电子商务推荐系统 | 第15-23页 |
| ·电子商务推荐系统的含义 | 第15-17页 |
| ·基本概念 | 第15-16页 |
| ·推荐问题的形式化描述 | 第16-17页 |
| ·电子商务推荐系统的分类 | 第17-18页 |
| ·电子商务推荐系统的数据表现 | 第18-21页 |
| ·输入数据 | 第18-20页 |
| ·输出数据 | 第20页 |
| ·推荐系统的页面呈现形式 | 第20-21页 |
| ·电子商务推荐系统面临的主要问题 | 第21-22页 |
| ·本章小节 | 第22-23页 |
| 第三章 协同过滤推荐算法 | 第23-39页 |
| ·推荐算法概述 | 第23页 |
| ·推荐算法分类 | 第23-24页 |
| ·协同过滤推荐算法的介绍 | 第24-33页 |
| ·基于用户的协同过滤算法 | 第25-29页 |
| ·基于项目的协同过滤算法 | 第29-32页 |
| ·基于模型的协同过滤算法 | 第32-33页 |
| ·协同过滤算法的评价 | 第33-36页 |
| ·算法的优势 | 第33-34页 |
| ·算法存在的问题 | 第34-35页 |
| ·算法的改进 | 第35-36页 |
| ·推荐算法的评价标准 | 第36-38页 |
| ·评估预测质量的标准 | 第36-37页 |
| ·评估推荐质量的标准 | 第37页 |
| ·算法本身性能标准 | 第37-38页 |
| ·本章小结 | 第38-39页 |
| 第四章 基于独特性人工免疫网络的个性化推荐算法 | 第39-61页 |
| ·人工免疫理论介绍 | 第39-44页 |
| ·自然免疫机理 | 第39-40页 |
| ·自然免疫系统的特点 | 第40-41页 |
| ·人工免疫系统的形态空间模型 | 第41-42页 |
| ·人工免疫算法基本框架 | 第42-43页 |
| ·基于网络的人工免疫算法 | 第43-44页 |
| ·基于人工免疫理论的推荐问题描述 | 第44-48页 |
| ·推荐问题的形态空间解释 | 第44-45页 |
| ·最近邻选择的多样化问题 | 第45-46页 |
| ·独特性人工免疫网络模型 | 第46-47页 |
| ·Steve的免疫推荐算法 | 第47-48页 |
| ·聚类免疫推荐算法 | 第48-51页 |
| ·聚类分析技术 | 第48-49页 |
| ·聚类免疫推荐算法的基本思想 | 第49-50页 |
| ·算法描述 | 第50-51页 |
| ·算法复杂度分析 | 第51页 |
| ·并行免疫推荐算法 | 第51-56页 |
| ·并行算法介绍 | 第52-53页 |
| ·程序并行性的条件 | 第52页 |
| ·并行算法的基本设计技术 | 第52-53页 |
| ·集群计算环境 | 第53页 |
| ·并行免疫推荐算法的基本思想 | 第53-54页 |
| ·算法描述 | 第54-55页 |
| ·算法复杂度分析 | 第55-56页 |
| ·实验设计与结果分析 | 第56-60页 |
| ·实验数据集和评测标准 | 第56页 |
| ·实验环境 | 第56页 |
| ·实验结果与分析 | 第56-60页 |
| ·本章小结 | 第60-61页 |
| 第五章 总结 | 第61-63页 |
| ·全文总结 | 第61-62页 |
| ·进一步的工作 | 第62-63页 |
| 参考文献 | 第63-67页 |
| 附录 插图索引 | 第67-68页 |
| 致谢 | 第68-69页 |
| 攻读学位期间发表的学术论文 | 第69页 |
