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基于Spark平台的协同过滤算法的研究与实现

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基于Spark平台的协同过滤算法的研究与实现
论文目录
 
摘要第1-4页
Abstract第4-8页
1 引言第8-13页
  · 研究背景第8-9页
  · 研究目的与意义第9-10页
  · 相关研究现状第10-11页
    · 推荐系统的研究现状第10-11页
    · Spark平台的研究现状第11页
  · 论文结构安排第11-13页
2 Spark分布式计算框架第13-19页
  · Spark简介第13-14页
  · Spark系统架构第14-16页
  · Spark编程模型第16-18页
  · 本章小结第18-19页
3 协同过滤算法相关技术第19-31页
  · 推荐系统应用第19-20页
  · 推荐算法分类第20页
  · 推荐系统评估第20-22页
  · 基于物品的协同过滤算法第22-25页
    · 构建用户-评分矩阵第23页
    · 物品相似度计算第23-25页
    · 预测评分第25页
  · 基于隐语义模型的协同过滤算法第25-29页
    · 随机梯度下降法第28页
    · 交替最小二乘法第28-29页
    · 随机梯度下降法与交替最小二乘法比较第29页
  · 本章小结第29-31页
4 基于Spark平台的协同过滤算法并行化及优化第31-49页
  · 基于Spark平台推荐算法并行化设计第31-32页
  · 基于物品的协同过滤算法并行化实现第32-38页
    · 物品相似度度量第32-34页
    · 评分预测计算第34-35页
    · 基于Spark平台的实现第35-38页
  · 基于交替最小二乘法的协同过滤算法并行化实现第38-44页
    · 并行算法设计第38-40页
    · GraphX图计算框架第40-42页
    · 基于Spark平台的实现第42-44页
  · 协同过滤算法模型融合第44-47页
    · 建立模型第44-46页
    · 基于Spark平台的实现第46-47页
  · 本章小结第47-49页
5 实验设计及结果分析第49-60页
  · 实验环境第49-50页
  · 实验数据第50-51页
  · 实验设计第51-52页
  · 实验结果及分析第52-59页
  · 本章小结第59-60页
6 总结与展望第60-62页
  · 工作总结第60-61页
  · 工作展望第61-62页
致谢第62-63页
参考文献第63-65页

本篇论文共65页,点击这进入下载页面
 
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