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基于二分图的混合推荐系统的研究与实现
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基于二分图的混合推荐系统的研究与实现
论文目录
摘要
第1-5页
ABSTRACT
第5-9页
第一章 绪论
第9-13页
1.1 研究背景
第9页
1.2 研究现状
第9-11页
1.3 研究内容及意义
第11-12页
1.4 论文结构安排
第12-13页
第二章 相关概念介绍
第13-23页
2.1 推荐系统
第13-14页
2.2 推荐算法
第14-22页
2.2.1 基于隐语义模型的推荐算法
第14-19页
2.2.2 基于二分图的推荐算法
第19-21页
2.2.3 其他推荐算法
第21-22页
2.3 本章小结
第22-23页
第三章 基于二分图的混合推荐算法的设计与实现
第23-35页
3.1 Slim算法的局限
第23-25页
3.2 混合推荐算法UIIM
第25-29页
3.3 UIIM算法的实验验证
第29-33页
3.3.1 实验数据
第29-30页
3.3.2 评价标准
第30-31页
3.3.3 实验结果分析
第31-33页
3.4 本章小结
第33-35页
第四章 并行化推荐算法
第35-53页
4.1 相关技术
第35-39页
4.1.1 Mapreduce框架介绍
第35-37页
4.1.2 Spark框架介绍
第37-39页
4.1.3 小结
第39页
4.2 UIIM算法并行化
第39-50页
4.2.1 并行计算矩阵W
第40-43页
4.2.2 并行计算矩阵R
第43-48页
4.2.3 产生推荐并行化
第48-50页
4.3 实验验证
第50-52页
4.3.1 实验数据与环境
第50-51页
4.3.2 实验结果分析
第51-52页
4.4 本章小结
第52-53页
第五章 混合推荐系统的设计与实现
第53-71页
5.1 海量数据分析平台介绍
第53-57页
5.1.1 平台总体架构
第53-54页
5.1.2 应用服务
第54-57页
5.1.3 小结
第57页
5.2 混合推荐系统构建
第57-69页
5.2.1 总体设计
第57-59页
5.2.2 详细设计
第59-68页
5.2.3 推荐系统使用
第68-69页
5.3 本章小结
第69-71页
第六章 总结与展望
第71-73页
6.1 总结
第71-72页
6.2 展望
第72-73页
参考文献
第73-75页
致谢
第75-76页
攻读学位期间发表的学术论文目录
第76页
本篇论文共
76
页,
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。
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