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目录
第一章 绪论
1.1 课题研究背景及意义
1.2 产品推荐算法研究现状
1.3 论文研究内容
1.4 论文结构
第二章 协同过滤推荐算法
2.1 传统协同过滤推荐算法
2.2 协同过滤推荐算法流程
2.3 用户相似度计算
2.4 选择用户近邻的方法
2.5 协同过滤推荐结果评估方法
2.6 本章小结
第三章 综合用户和项目评分及特征的协同过滤算法
3.1 传统协同过滤推荐算法存在的问题及改进方法
3.2 改进算法提出的依据
3.3 综合用户和项目评分及特征因素的推荐算法
3.4 本章小结
第四章 利用遗传算法优化改进算法的参数组合
4.1 当前算法存在问题及解决方案
4.2 遗传算法相关知识
4.3 染色体编码方法
4.4 初始种群生成方法
4.5 基于遗传算法的参数优化流程
4.6 本章小结
第五章 改进算法实验与结果分析
5.1 实验数据集
5.2 实验环境
5.3 实验及实验数据
5.4 实验方案及结果分析
5.5 本章小结
第六章 总结及展望
6.1 论文总结
6.2 展望
参考文献
附录1 程序清单
附录2 攻读硕士学位期间申请的专利
致谢