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社交网络潜在热点推荐系统的研究与实现

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社交网络潜在热点推荐系统的研究与实现
论文目录
 
摘要第1-5页
ABSTRACT第5-10页
第1章 绪论第10-16页
  1.1 课题背景及研究目的意义第10-11页
  1.2 推荐系统相关的研究现状第11-13页
    1.2.1 推荐算法的研究现状第11-13页
    1.2.2 Spark研究现状第13页
  1.3 本文的研究内容第13-14页
  1.4 论文主要组织结构第14-16页
第2章 相关技术介绍第16-29页
  2.1 大数据计算存储与检索技术第16-20页
    2.1.1 Spark分布式计算框架第16-18页
    2.1.2 HBase分布式存储框架第18-19页
    2.1.3 Solr全文检索技术第19-20页
  2.2 推荐算法概述第20-26页
    2.2.1 基于内容的推荐算法第20-22页
    2.2.2 基于用户和物品的协同过滤算法第22-23页
    2.2.3 基于隐语义模型的推荐算法第23-25页
    2.2.4 混合推荐技术第25-26页
  2.3 推荐系统评价指标第26-27页
  2.4 交互界面SSH框架介绍第27-28页
  2.5 本章小结第28-29页
第3章 社交网络潜在热点推荐系统的设计第29-39页
  3.1 引言第29页
  3.2 整体架构第29-30页
  3.3 社交网络数据采集设计第30-31页
  3.4 基于HBase的统一数据存储第31-33页
    3.4.1 HBase表结构设计第31-33页
    3.4.2 HBase数据备份与迁移第33页
  3.5 推荐引擎组设计第33-38页
    3.5.1 基于用户兴趣关键词的推荐方法第33-35页
    3.5.2 基于博文内容的推荐方法第35-37页
    3.5.3 基于社交网络关系的推荐方法第37-38页
  3.6 本章小结第38-39页
第4章 推荐系统的实现第39-59页
  4.1 系统实现的技术框架第39-40页
  4.2 社交网络信息采集程序实现第40-47页
    4.2.1 新浪微博信息采集第40-42页
    4.2.2 Twitter信息采集第42-44页
    4.2.3 Facebook信息采集第44-47页
  4.3 推荐引擎组实现第47-55页
    4.3.1 基于用户兴趣关键词的推荐方法第47-50页
    4.3.2 基于博文内容的推荐方法第50-52页
    4.3.3 基于社交网络关系的推荐方法第52-54页
    4.3.4 推荐结果处理模块第54-55页
  4.4 交互界面的设计与实现第55-58页
    4.4.1 推荐界面类图第55-58页
    4.4.2 前端页面第58页
  4.5 本章小结第58-59页
第5章 实验分析与系统评测第59-69页
  5.1 系统部署第59-61页
  5.2 数据采集结果第61-62页
  5.3 基于博文内容的推荐测试第62-64页
    5.3.1 测试方案第62页
    5.3.2 测试结果第62-64页
  5.4 基于Spark的ALS算法参数测试第64-65页
    5.4.1 测试方案第64页
    5.4.2 测试结果第64-65页
  5.5 性能评价第65-66页
    5.5.1 实验设计第65-66页
    5.5.2 实验结果第66页
  5.6 推荐界面的展示第66-68页
  5.7 本章小结第68-69页
结论第69-70页
参考文献第70-74页
攻读硕士学位期间发表的学术论文及其他成果第74-76页
致谢第76页

本篇论文共76页,点击这进入下载页面
 
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