基于mahout的高校图书馆个性化图书推荐系统设计与实现

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基于mahout的高校图书馆个性化图书推荐系统设计与实现

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基于mahout的高校图书馆个性化图书推荐系统设计与实现

论文目录
摘要	第1-4页
abstract	第4-7页
第一章绪论	第7-13页
1.1 研究背景	第7-9页
1.2 研究现状	第9-11页
1.3 研究内容以及解决的问题	第11页
1.4 论文组织结构	第11-12页
1.5 本章小结	第12-13页
第二章相关技术概述	第13-20页
2.1 协同过滤推荐技术	第13-15页
2.1.1 基于user的协同过滤	第13-14页
2.1.2 基于item的协同过滤	第14页
2.1.3 两种算法各自的适用场景	第14-15页
2.2 Mahout	第15页
2.3 中图法的应用	第15页
2.4 JFreeChart	第15-16页
2.5 对冷启动问题的优化	第16页
2.6 对数据稀疏性问题的改善	第16-18页
2.7 对缺失数据的处理	第18-19页
2.8 本章小结	第19-20页
第三章个性化图书推荐算法	第20-28页
3.1 用户特征分析子系统算法	第20-22页
3.2 图书馆书籍属性特征分析模型建立	第22-25页
3.3 推荐引擎子系统常用算法	第25-27页
3.4 本章小结	第27-28页
第四章图书馆书籍推荐系统的设计	第28-39页
4.1 需求分析	第28-29页
4.2 系统结构	第29-34页
4.2.1 系统整体架构	第29-30页
4.2.2 系统详细结构	第30-32页
4.2.3 交互结构设计	第32-33页
4.2.4 系统功能设计	第33-34页
4.3 系统主要功能模块的设计与实现	第34-38页
4.3.1 系统功能模块设计	第34-37页
4.3.2 系统数据库设计	第37-38页
4.4 本章小结	第38-39页
第五章基于mahout的图书推荐系统的实现	第39-46页
5.1 使用到的mahout的推荐算法	第39-42页
5.1.1 基于用户的相似度Generic User Based Recommender	第39页
5.1.2 基于item的相似度GenericItem Based Recommender	第39-40页
5.1.3 依靠语义相似度的检索	第40-42页
5.2 系统实现	第42-45页
5.2.1 平台搭建	第42页
5.2.2 登录	第42-43页
5.2.3 上传数据	第43-44页
5.2.4 推荐分析	第44-45页
5.3 本章小结	第45-46页
第六章总结	第46-47页
6.1 文章总结	第46页
6.2 研究展望	第46-47页
致谢	第47-48页
参考文献	第48-49页

本篇论文共49页，点击这进入下载页面。

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