遗传聚类的协同推荐方法在点餐系统中的应用设计
| 摘要 | 第3-4页 |
| Abstract | 第4页 |
| 第1章 绪论 | 第9-15页 |
| 1.1 课题研究背景 | 第9-10页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第10-11页 |
| 1.3 研究内容 | 第11-13页 |
| 1.4 特色及创新 | 第13页 |
| 1.5 论文的组织结构 | 第13-15页 |
| 第2章 融合遗传聚类的协同推荐方法设计 | 第15-30页 |
| 2.1 遗传算法 | 第15页 |
| 2.2 评价指标的定义 | 第15-16页 |
| 2.3 融合遗传机制的聚类集成算法 | 第16-22页 |
| 2.3.1 简介 | 第16页 |
| 2.3.2 算法流程 | 第16-17页 |
| 2.3.3 聚类成员生成 | 第17-18页 |
| 2.3.4 适应度函数 | 第18-19页 |
| 2.3.5 选择算子 | 第19-20页 |
| 2.3.6 杂交算子 | 第20-21页 |
| 2.3.7 变异算子 | 第21-22页 |
| 2.3.8 聚类融合 | 第22页 |
| 2.4 协同推荐系统 | 第22-25页 |
| 2.4.1 个性化推荐方法 | 第23页 |
| 2.4.2 协同过滤推荐 | 第23-24页 |
| 2.4.3 协同过滤推荐算法设计 | 第24-25页 |
| 2.5 融合遗传聚类的协同推荐方法设计 | 第25-28页 |
| 2.5.1 系统模型流程设计 | 第25-26页 |
| 2.5.2 方法实现描述 | 第26-28页 |
| 2.6 本章小结 | 第28-30页 |
| 第3章 方法验证与结果分析 | 第30-40页 |
| 3.1 方法验证流程 | 第30页 |
| 3.2 实验环境 | 第30页 |
| 3.3 遗传聚类集成方法实验设计 | 第30-35页 |
| 3.3.1 实验数据说明 | 第31页 |
| 3.3.2 实验步骤 | 第31页 |
| 3.3.3 实验结果 | 第31-35页 |
| 3.4 融合遗传聚类的协同推荐方法实验设计 | 第35-38页 |
| 3.4.1 实验数据说明 | 第36页 |
| 3.4.2 实验步骤 | 第36-37页 |
| 3.4.3 实验结果 | 第37-38页 |
| 3.5 实验结论 | 第38页 |
| 3.6 本章小结 | 第38-40页 |
| 第4章 推荐方法在点餐系统中的应用设计 | 第40-49页 |
| 4.1 系统需求分析 | 第40-42页 |
| 4.1.1 系统总体结构图 | 第40页 |
| 4.1.2 系统功能模块需求分析 | 第40-41页 |
| 4.1.3 非功能性需求 | 第41-42页 |
| 4.2 系统概要设计 | 第42-44页 |
| 4.2.1 系统总体设计 | 第42-43页 |
| 4.2.2 主要模块设计概念（以推荐模块为例） | 第43-44页 |
| 4.3 数据库设计 | 第44-48页 |
| 4.3.1 E-R模型 | 第44-45页 |
| 4.3.2 物理模型 | 第45-48页 |
| 4.4 本章小结 | 第48-49页 |
| 第5章 点餐系统的实现与测试 | 第49-60页 |
| 5.1 系统概述 | 第49-50页 |
| 5.2 系统典型模块实现 | 第50-53页 |
| 5.2.1 点餐系统首页 | 第50页 |
| 5.2.2 用户点餐模块 | 第50-51页 |
| 5.2.3 厨师功能管理模块 | 第51-52页 |
| 5.2.4 系统后台功能管理模块 | 第52-53页 |
| 5.2.5 服务员功能管理模块 | 第53页 |
| 5.3 系统测试 | 第53-57页 |
| 5.3.1 测试环境 | 第53-54页 |
| 5.3.2 系统功能模块测试 | 第54页 |
| 5.3.3 系统推荐准确率测试 | 第54-56页 |
| 5.3.4 性能压力测试 | 第56-57页 |
| 5.4 主要技术应用 | 第57-60页 |
| 5.4.1 局部刷新技术 | 第57-58页 |
| 5.4.2 推荐服务设计 | 第58-60页 |
| 5.5 本章小结 | 第60页 |
| 第6章 总结与展望 | 第60-63页 |
| 6.1 主要工作总结 | 第60-61页 |
| 6.2 课题展望 | 第61-63页 |
| 参考文献 | 第63-66页 |
| 致谢 | 第66-67页 |
| 个人简历、在学期间发表的学术论文及研究成果 | 第67页 |
