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论文目录
 
摘要第1-6页
ABSTRACT第6-11页
符号对照表第11-12页
缩略语对照表第12-16页
第一章 绪论第16-22页
  1.1 研究背景和意义第16-17页
  1.2 研究现状第17-19页
    1.2.1 基于内容的推荐第17-18页
    1.2.2 协同过滤推荐第18-19页
    1.2.3 基于模型的推荐第19页
  1.3 研究目标和内容第19-20页
  1.4 论文框架第20-22页
第二章 相关算法介绍第22-34页
  2.1 决策树第22-24页
    2.1.1 基本流程第22-23页
    2.1.2 属性选择度量第23-24页
    2.1.3 剪枝处理第24页
  2.2 集成学习第24-27页
    2.2.1 Bagging第25页
    2.2.2 Adaboost第25-26页
    2.2.3 随机森林第26页
    2.2.4 GBDT第26-27页
  2.3 XGBoost第27-31页
    2.3.1 基本原理第27-28页
    2.3.2 目标函数第28-30页
    2.3.3 训练优化第30-31页
  2.4 本章小结第31-34页
第三章 大数据处理平台搭建第34-50页
  3.1 Hadoop简介第34-39页
    3.1.1 Common第34页
    3.1.2 HDFS第34-36页
    3.1.3 Map Reduce第36-37页
    3.1.4 YARN第37-39页
  3.2 Hadoop生态圈第39-41页
    3.2.1 HBase第39-40页
    3.2.2 Hive第40页
    3.2.3 Mahout第40-41页
  3.3 Hadoop平台搭建第41-48页
    3.3.1 环境准备第41-42页
    3.3.2 网络配置第42-45页
    3.3.3 Hadoop安装配置第45-48页
  3.4 本章小结第48-50页
第四章 推荐系统架构及特征构建第50-62页
  4.1 问题建模第50-52页
  4.2 数据准备第52-56页
    4.2.1 数据说明第52-53页
    4.2.2 数据分析第53-55页
    4.2.3 数据划分第55-56页
  4.3 特征工程第56-60页
    4.3.1 特征设计第56-58页
    4.3.2 特征提取第58-60页
  4.4 本章小结第60-62页
第五章 推荐模型研究与优化第62-78页
  5.1 评测标准第62-64页
    5.1.1 精确度、召回率与F1第62-63页
    5.1.2 ROC曲线与AUC第63-64页
  5.2 XGBoost超参数优化第64-69页
    5.2.1 调参流程第64-66页
    5.2.2 结果及分析第66-69页
  5.3 基于频繁特征对的特征选择算法第69-74页
    5.3.1 算法简介第69-71页
    5.3.2 结果及分析第71-74页
  5.4 多模型融合第74-77页
    5.4.1 融合方案第74-75页
    5.4.2 结果及分析第75-77页
  5.5 本章小结第77-78页
第六章 总结与展望第78-80页
  6.1 总结第78-79页
  6.2 展望第79-80页
参考文献第80-84页
致谢第84-86页
作者简介第86-87页

本篇论文共87页,点击这进入下载页面
 
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