基于遗传算法的实时个性化推荐研究
| 中文摘要 | 第4-6页 |
| 英文摘要 | 第6页 |
| 1 绪论 | 第10-20页 |
| 1．1 引言 | 第10-11页 |
| 1．2 数据挖掘与个性化服务 | 第11-15页 |
| 1．2．1 数据挖掘的产生和发展 | 第11-12页 |
| 1．2．2 个性化服务 | 第12-15页 |
| 1．3 遗传算法和聚类分析 | 第15-18页 |
| 1．3．1 遗传算法的产生和发展 | 第15-17页 |
| 1．3．2 聚类分析 | 第17-18页 |
| 1．4 论文研究的内容和意义 | 第18-20页 |
| 2 系统框架 | 第20-28页 |
| 2．1 基本思路 | 第20-25页 |
| 2．1．1 基于聚类的个性化服务 | 第20-21页 |
| 2．1．2 将遗传算法引入聚类分析 | 第21-24页 |
| 2．1．3 总体设想 | 第24-25页 |
| 2．2 系统结构 | 第25-28页 |
| 2．2．1 最终目标和主要步骤 | 第25-26页 |
| 2．2．2 系统结构简介 | 第26-28页 |
| 3 数据准备 | 第28-38页 |
| 3．1 Web使用挖掘 | 第28-32页 |
| 3．2 数据的收集和整理 | 第32-38页 |
| 3．2．1 用户访问历史的数据收集 | 第32-35页 |
| 3．2．2 生成用户序列访问事务集 | 第35-38页 |
| 4 基于定长遗传算法的事务聚类 | 第38-47页 |
| 4．1 现有聚类算法 | 第38-41页 |
| 4．2 基于遗传算法聚类的基本流程 | 第41-42页 |
| 4．3 初始化种群 | 第42页 |
| 4．4 评价函数 | 第42-43页 |
| 4．5 遗传算子 | 第43-45页 |
| 4．5．1 选择 | 第43-44页 |
| 4．5．2 交叉 | 第44-45页 |
| 4．5．3 变异 | 第45页 |
| 4．6 终止条件 | 第45-47页 |
| 5 基于变长遗传算法的事务聚类 | 第47-51页 |
| 5．1 变长编码遗传算法 | 第47页 |
| 5．2 初始化种群 | 第47-48页 |
| 5．3 改进的遗传算子 | 第48-51页 |
| 6 访问模式识别、推荐及仿真实验 | 第51-54页 |
| 6．1 访问模式识别与产品推荐 | 第51-52页 |
| 6．1．1 用户访问模式的识别 | 第51页 |
| 6．1．2 产品推荐 | 第51-52页 |
| 6．2 仿真实验结果及分析 | 第52-54页 |
| 7 论文研究结论及前景展望 | 第54-56页 |
| 7．1 论文研究成果总结 | 第54-55页 |
| 7．2 前景展望 | 第55-56页 |
| 致谢 | 第56-57页 |
| 参考文献 | 第57-58页 |
