隨著信息網(wǎng)絡(luò)技術(shù)的飛速發(fā)展,電子商務(wù)系統(tǒng)深入到了生活的方方面面。人們通過多種網(wǎng)上銷售平臺(tái),足不出戶便能完成商品的購物和交易,節(jié)省了大量的采購時(shí)間。然而規(guī)模不斷擴(kuò)大的電子商務(wù)系統(tǒng)也給人們帶來了一些困擾,比如面對(duì)海量的商品信息,用戶需要花費(fèi)大量的時(shí)間和精力才能發(fā)現(xiàn)感興趣的部分。作為一種基于信息采集和知識(shí)發(fā)現(xiàn)技術(shù),推薦系統(tǒng)被越來越多地運(yùn)用到了電子商務(wù)系統(tǒng)中。需要注意的是,隨著人們需求越來越多樣,僅僅追求推薦的準(zhǔn)確度是遠(yuǎn)遠(yuǎn)不夠的。為了滿足用戶的個(gè)性化需求,在傳統(tǒng)推薦技術(shù)的基礎(chǔ)上,往往需要加入其他一些性能指標(biāo),比如多樣性和新穎度等。在實(shí)踐環(huán)節(jié)中發(fā)現(xiàn)準(zhǔn)確度、多樣性和新穎度之間的沖突關(guān)系,因此很難使得這三個(gè)目標(biāo)同時(shí)達(dá)到最優(yōu)。如何獲得在上述指標(biāo)上表現(xiàn)都不錯(cuò)的推薦方案成為當(dāng)前急待解決的一個(gè)難題。在解決實(shí)際問題中,我們經(jīng)常會(huì)需要綜合考慮多方面因素來確定方案的可行性,這就是所謂的多目標(biāo)優(yōu)化問題,即在各個(gè)目標(biāo)存在沖突的情況下獲得一組各個(gè)目標(biāo)值所折中的解集�；诋�(dāng)前個(gè)性化推薦系統(tǒng)的目標(biāo)之間的沖突關(guān)系,有學(xué)者提出將個(gè)性化推薦問題轉(zhuǎn)換為多目標(biāo)優(yōu)化問題,同時(shí)優(yōu)化多個(gè)推薦指標(biāo)。目前主流的基于多目標(biāo)優(yōu)化的個(gè)性化推薦算法主...

【文章頁數(shù)】：65 頁

【學(xué)位級(jí)別】：碩士

【文章目錄】：
摘要
Abstract
第一章 緒論
    1.1 課題背景及研究意義
    1.2 國內(nèi)外研究現(xiàn)狀及發(fā)展動(dòng)態(tài)
        1.2.1 傳統(tǒng)的個(gè)性化推薦方法
        1.2.2 基于多目標(biāo)演化的個(gè)性化推薦方法
        1.2.3 個(gè)性化推薦問題求解方法的發(fā)展動(dòng)態(tài)
    1.3 本文研究內(nèi)容及組織結(jié)構(gòu)
        1.3.1 本文研究內(nèi)容
        1.3.2 組織結(jié)構(gòu)安排
第二章 個(gè)性化推薦的相關(guān)理論與算法
    2.1 個(gè)性化推薦問題概述
    2.2 個(gè)性化推薦問題的相關(guān)算法
        2.2.1 基于內(nèi)容的推薦算法
        2.2.2 基于協(xié)同過濾的推薦算法
        2.2.3 基于二分網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)的推薦算法
        2.2.4 基于多目標(biāo)演化的推薦算法
    2.3 測(cè)試函數(shù)與測(cè)試集
        2.3.1 測(cè)試函數(shù)
        2.3.2 測(cè)試集
    2.4 本章小結(jié)
第三章 基于MOEA-ProbS的改進(jìn)個(gè)性化推薦算法
    3.1 引言
    3.2 推薦問題與多目標(biāo)優(yōu)化問題的定義
        3.2.1 推薦問題的定義
        3.2.2 多目標(biāo)優(yōu)化的定義
    3.3 基于多目標(biāo)與物質(zhì)擴(kuò)散的個(gè)性化推薦算法MOEA-PGMA
        3.3.1 NSGA-II算法簡介
        3.3.2 三目標(biāo)個(gè)性化推薦模型的設(shè)計(jì)
        3.3.3 個(gè)體編碼和基于多目標(biāo)的自適應(yīng)變異方法MOAM
    3.4 算法流程與偽代碼
    3.5 實(shí)驗(yàn)結(jié)果與分析
    3.6 本章小結(jié)
第四章 基于多線程并發(fā)的多目標(biāo)個(gè)性化推薦算法研究
    4.1 引言
    4.2 多線程并發(fā)計(jì)算的原理
        4.2.1 線程池的建立與管理
        4.2.2 線程池實(shí)現(xiàn)機(jī)制
        4.2.3 任務(wù)的描述與執(zhí)行
    4.3 基于多線程并發(fā)的多目標(biāo)個(gè)性化推薦算法MOEA-PGMA-MC
        4.3.1 算法的并發(fā)思路
        4.3.2 算法流程與代碼
    4.4 實(shí)驗(yàn)結(jié)果與分析
    4.5 本章小結(jié)
第五章 主要結(jié)論與展望
    主要結(jié)論
    展望
致謝
參考文獻(xiàn)
附錄:作者在攻讀碩士學(xué)位期間發(fā)表的論文



本文編號(hào)：3826535