基于多目标免疫算法的网络个性化推荐
| 摘要 | 第4-5页 |
| ABSTRACT | 第5页 |
| 第一章 绪论 | 第8-14页 |
| 1.1 研究背景和意义 | 第8-10页 |
| 1.1.1 研究背景 | 第8-9页 |
| 1.1.2 研究意义 | 第9-10页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第10-11页 |
| 1.3 本文主要研究内容 | 第11-12页 |
| 1.4 本文的结构安排 | 第12-14页 |
| 第二章 个性化推荐系统 | 第14-24页 |
| 2.1 个性化推荐系统简介 | 第14-16页 |
| 2.1.1 基本概念 | 第14-15页 |
| 2.1.2 推荐系统模型 | 第15页 |
| 2.1.3 形式化描述 | 第15-16页 |
| 2.2 网络推荐系统分类 | 第16-18页 |
| 2.3 推荐系统数据 | 第18-21页 |
| 2.3.1 数据集介绍 | 第18-20页 |
| 2.3.2 输入数据 | 第20页 |
| 2.3.3 输出数据 | 第20-21页 |
| 2.4 推荐系统问题主要 | 第21-22页 |
| 2.5 本章小结 | 第22-24页 |
| 第三章 个性化推荐算法 | 第24-36页 |
| 3.1 个性化推荐算法概述 | 第24页 |
| 3.2 个性化推荐算法分类 | 第24-33页 |
| 3.2.1 协同过滤 | 第24-29页 |
| 3.2.2 基于内容过滤 | 第29-31页 |
| 3.2.3 社会化过滤 | 第31-32页 |
| 3.2.4 混合推荐 | 第32-33页 |
| 3.3 推荐算法的评价 | 第33-35页 |
| 3.3.1 预测质量标准 | 第33-34页 |
| 3.3.2 推荐质量标准 | 第34-35页 |
| 3.4 本章小结 | 第35-36页 |
| 第四章 基于多目标免疫算法的推荐 | 第36-52页 |
| 4.1 免疫算法基础 | 第36-40页 |
| 4.1.1 生物免疫系统 | 第36-37页 |
| 4.1.2 免疫算法的基本原理 | 第37-38页 |
| 4.1.3 免疫算法的步骤和流程 | 第38-39页 |
| 4.1.4 免疫算法的特点 | 第39页 |
| 4.1.5 免疫算法的发展趋势 | 第39-40页 |
| 4.2 多目标推荐问题的描述 | 第40-43页 |
| 4.2.1 多目标问题的定义 | 第40-42页 |
| 4.2.2 个性化推荐系统的两个目标函数 | 第42-43页 |
| 4.3 基于多目标免疫算法的推荐 | 第43-47页 |
| 4.3.1 抗体编码 | 第44页 |
| 4.3.2 克隆操作 | 第44-45页 |
| 4.3.3 交叉操作 | 第45页 |
| 4.3.4 变异操作 | 第45-46页 |
| 4.3.5 算法流程 | 第46-47页 |
| 4.4 仿真实验与结果分析 | 第47-51页 |
| 4.4.1 实验环境 | 第47页 |
| 4.4.2 实验参数设置 | 第47页 |
| 4.4.3 实验结果分析 | 第47-51页 |
| 4.5 本章小结 | 第51-52页 |
| 第五章 总结与展望 | 第52-54页 |
| 5.1 全文总结 | 第52页 |
| 5.2 对未来工作的展望 | 第52-54页 |
| 参考文献 | 第54-60页 |
| 发表论文和参加科研情况说明 | 第60-62页 |
| 致谢 | 第62页 |
