在當(dāng)今信息過(guò)載的互聯(lián)網(wǎng)時(shí)代,推薦系統(tǒng)特別是團(tuán)隊(duì)推薦技術(shù)在機(jī)器學(xué)習(xí)和數(shù)據(jù)挖掘領(lǐng)域有著廣泛的應(yīng)用。而近年來(lái),隨著計(jì)算機(jī)游戲的發(fā)展和人類娛樂(lè)需求的飛速增長(zhǎng),推薦算法也成為體育游戲中的一個(gè)重要內(nèi)容。實(shí)況足球2018（PES2018）是一款非常流行的體育游戲,可以完全模擬真實(shí)的足球比賽。影響足球比賽勝負(fù)的因素有很多,如果系統(tǒng)能夠自動(dòng)推薦球員,組成一只勝率較高的團(tuán)隊(duì),將大大優(yōu)化游戲智能并提高玩家的游戲體驗(yàn)。本文假定當(dāng)球隊(duì)選擇更多各方面熟練的球員,則更易獲取比賽的勝利,這意味著團(tuán)隊(duì)強(qiáng)弱與其對(duì)各項(xiàng)技能的覆蓋范圍極為相關(guān)。因此基于此設(shè)定,在保證球員場(chǎng)上位置合適的情況下,本文提出了一種足球技能覆蓋函數(shù),作為量化球隊(duì)實(shí)力的目標(biāo)函數(shù)。同時(shí)若目標(biāo)函數(shù)具有子模性質(zhì),將有利于求解最優(yōu)解。因此本文證明了目標(biāo)函數(shù)的子模性,從而將足球團(tuán)隊(duì)組成問(wèn)題,建模為一個(gè)以團(tuán)隊(duì)球員總工資為約束的子模函數(shù)最大化問(wèn)題。為解決上述成本約束的子模函數(shù)優(yōu)化問(wèn)題,本文提出分界點(diǎn)概念,結(jié)合廣義貪婪算法與單位成本貪婪算法兩種策略,提出了成本有效前瞻選擇貪婪算法（Cost-Effective Forward selection Greedy Algor... 

【文章來(lái)源】：廈門大學(xué)福建省 211工程院校 985工程院校 教育部直屬院校

【文章頁(yè)數(shù)】：61 頁(yè)

【學(xué)位級(jí)別】：碩士

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【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
[1]基于最大化子模和RRWM的視頻協(xié)同分割[J]. 蘇亮亮,唐俊,梁棟,王年.  自動(dòng)化學(xué)報(bào). 2016(10)
[2]基于Tag和協(xié)同過(guò)濾的混合推薦方法[J]. 王衛(wèi)平,王金輝.  計(jì)算機(jī)工程. 2011(14)
[3]協(xié)同過(guò)濾系統(tǒng)項(xiàng)目冷啟動(dòng)的混合推薦算法[J]. 郭艷紅,鄧貴仕.  計(jì)算機(jī)工程. 2008(23)



本文編號(hào)：3074530