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基于进化计算的推荐系统信息核提取问题研究
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基于进化计算的推荐系统信息核提取问题研究
论文目录
摘要
第1-7页
ABSTRACT
第7-8页
符号对照表
第12-13页
缩略语对照表
第13-16页
第一章 绪论
第16-20页
1.1 推荐系统信息核提取问题研究背景
第16页
1.2 推荐系统信息核提取问题研究现状
第16-17页
1.3 推荐系统信息核提取问题研究与应用难点
第17-18页
1.4 论文结构安排
第18-20页
第二章 推荐系统信息核提取问题理论基础
第20-30页
2.1 推荐系统简介
第20-25页
2.1.1 常用推荐算法
第21-22页
2.1.2 推荐系统评价指标
第22-24页
2.1.3 推荐系统信息核提取方法
第24-25页
2.2 进化计算
第25-29页
2.2.1 进化算法
第25页
2.2.2 多目标进化算法
第25-27页
2.2.3 多因子遗传算法
第27-29页
2.3 本章小结
第29-30页
第三章 基于MOEA/D的多目标推荐系统信息核提取算法
第30-46页
3.1 多目标推荐系统信息核提取问题
第30-33页
3.1.1 推荐系统信息核提取问题
第30-31页
3.1.2 多目标推荐系统信息核提取问题
第31-32页
3.1.3 多目标冲突性验证
第32-33页
3.2 MOEA-IC算法
第33-37页
3.2.1 MOEA-IC算法流程
第33-36页
3.2.2 遗传操作
第36-37页
3.3 实验
第37-45页
3.3.1 数据集
第37页
3.3.2 实验过程
第37-39页
3.3.3 实验结果分析
第39-45页
3.4 本章小结
第45-46页
第四章 基于MFEA的域内多任务推荐系统信息核提取算法
第46-58页
4.1 域内多任务推荐系统信息核提取问题
第46-47页
4.2 MFEA-ICIN算法
第47-53页
4.2.1 多因子遗传算法
第47-48页
4.2.2 编码解码
第48-50页
4.2.3 MFEA-ICIN算法流程
第50-52页
4.2.4 遗传操作
第52-53页
4.3 实验
第53-56页
4.3.1 数据集及评价准则
第53页
4.3.2 实验结果
第53-56页
4.4 本章小结
第56-58页
第五章 基于MFEA的跨域多任务推荐系统信息核提取算法
第58-70页
5.1 跨域多任务推荐系统信息核提取问题
第58-59页
5.2 MFEA-ICCR算法
第59-62页
5.2.1 编码解码
第59-60页
5.2.2 MFEA-ICCR算法
第60-62页
5.2.3 遗传操作
第62页
5.3 实验
第62-68页
5.3.1 数据集及评价准则
第62-64页
5.3.2 实验结果
第64-68页
5.4 本章小结
第68-70页
第六章 总结与展望
第70-72页
参考文献
第72-78页
致谢
第78-80页
作者简介
第80-81页
本篇论文共
81
页,
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