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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,点击这进入下载页面
 
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