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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,
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