| 摘要 | 第1-7页 |
| ABSTRACT | 第7-9页 |
| 第一章 绪论 | 第9-15页 |
| ·研究背景和研究意义 | 第9-11页 |
| ·信息过滤的研究现状 | 第11-13页 |
| ·国外信息过滤的研究现状 | 第11页 |
| ·国内信息过滤的研究现状 | 第11-12页 |
| ·目前研究中存在的问题 | 第12-13页 |
| ·论文的研究内容 | 第13页 |
| ·组织结构 | 第13-15页 |
| 第二章 文本信息过滤关键技术 | 第15-25页 |
| ·文本信息过滤的基本模型 | 第15-16页 |
| ·文本信息过滤关键技术 | 第16-24页 |
| ·网络数据的获取 | 第16-17页 |
| ·文本预处理技术 | 第17-22页 |
| ·文本分类算法 | 第22-24页 |
| ·本章小结 | 第24-25页 |
| 第三章 文化粒子群算法以及算法改进研究 | 第25-39页 |
| ·文化算法 | 第25-27页 |
| ·文化算法研究现状 | 第25页 |
| ·文化算法基本原理 | 第25-27页 |
| ·粒子群算法 | 第27-30页 |
| ·粒子群算法研究进展 | 第28-29页 |
| ·目前研究存在的问题 | 第29-30页 |
| ·自适应动态文化粒子群算法 | 第30-34页 |
| ·早熟收敛判断 | 第30页 |
| ·惯性权重的动态调整 | 第30-31页 |
| ·信度空间的结构和更新规则 | 第31-32页 |
| ·接受函数和影响函数 | 第32页 |
| ·影响函数的自适应操作 | 第32-33页 |
| ·算法流程 | 第33-34页 |
| ·实验与分析 | 第34-38页 |
| ·单模态函数优化效果对比实验 | 第35-36页 |
| ·多模态函数优化效果对比实验 | 第36-38页 |
| ·本章小结 | 第38-39页 |
| 第四章 基于自适应动态文化粒子群算法的文本信息过滤系统 | 第39-51页 |
| ·基于自适应动态文化粒子群算法的用户模板动态更新 | 第39-42页 |
| ·粒子编码 | 第39页 |
| ·初始化种群 | 第39-40页 |
| ·粒子的速度及位置更新 | 第40-41页 |
| ·适应度的评价 | 第41-42页 |
| ·基于改进算法的用户模板更新流程 | 第42页 |
| ·实验与分析 | 第42-44页 |
| ·实验语料 | 第42-43页 |
| ·实验环境和参数设置 | 第43页 |
| ·评价指标 | 第43页 |
| ·实验结果分析 | 第43-44页 |
| ·系统设计方案 | 第44-46页 |
| ·系统实现 | 第46-50页 |
| ·系统界面设计 | 第46-49页 |
| ·过滤效果展示 | 第49-50页 |
| ·本章小结 | 第50-51页 |
| 第五章 总结与展望 | 第51-53页 |
| ·所做的主要工作 | 第51页 |
| ·研究展望 | 第51-53页 |
| 参考文献 | 第53-57页 |
| 攻硕期间发表论文及科研成果 | 第57-58页 |
| 致谢 | 第58页 |