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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

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