| 摘要 | 第4-5页 |
| Abstract | 第5-6页 |
| 第1章 绪论 | 第7-11页 |
| 1.1 背景与研究意义 | 第7-8页 |
| 1.2 研究现状 | 第8-9页 |
| 1.3 研究的主要内容 | 第9页 |
| 1.4 论文章节安排 | 第9-11页 |
| 第2章 相关基础知识 | 第11-23页 |
| 2.1 隐语义简介 | 第11-12页 |
| 2.2 贝叶斯简介 | 第12-14页 |
| 2.3 遗传算法简介 | 第14-17页 |
| 2.4 SVM简介 | 第17-22页 |
| 2.5 本章小结 | 第22-23页 |
| 第3章 SVM推荐算法研究 | 第23-38页 |
| 3.1 隐语义模型提取特征属性 | 第23-24页 |
| 3.2 改进贝叶斯模型填充稀疏矩阵 | 第24-30页 |
| 3.2.1 矩阵稀疏度概述 | 第24-25页 |
| 3.2.2 频繁项集概述 | 第25-26页 |
| 3.2.3 建立贝叶斯模型 | 第26-27页 |
| 3.2.4 贝叶斯模型的改进 | 第27-30页 |
| 3.3 改进遗传算法优化多分类SVM | 第30-36页 |
| 3.3.1 多分类SVM | 第30-32页 |
| 3.3.2 改进的遗传算法 | 第32-36页 |
| 3.4 基于特征值的SVM推荐算法流程 | 第36页 |
| 3.5 本章小结 | 第36-38页 |
| 第4章 实验结果分析 | 第38-50页 |
| 4.1 实验数据介绍 | 第38页 |
| 4.2 实验评价标准 | 第38-39页 |
| 4.3 结果与分析 | 第39-49页 |
| 4.3.1 使用改进的朴素贝叶斯算法填充矩阵实验 | 第39-43页 |
| 4.3.2 使用多染色体遗传算法优化SVM多分类的实验 | 第43-45页 |
| 4.3.3 基于特征属性的SVM推荐算法实验 | 第45-49页 |
| 4.4 本章小结 | 第49-50页 |
| 第5章 总结与展望 | 第50-52页 |
| 5.1 总结 | 第50-51页 |
| 5.2 展望 | 第51-52页 |
| 致谢 | 第52-53页 |
| 参考文献 | 第53-57页 |
| 附录 | 第57-58页 |
| 图版 | 第58-59页 |