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基于特征增益与多级优化的个性化套餐推荐算法
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基于特征增益与多级优化的个性化套餐推荐算法
论文目录
摘要
第1-4页
ABSTRACT
第4-8页
第1章 绪论
第8-14页
1.1 研究背景
第8-9页
1.2 课题来源
第9页
1.3 研究现状
第9-11页
1.3.1 发展概况
第9-10页
1.3.2 主要技术难点
第10-11页
1.3.3 个性化推荐在电信行业的应用
第11页
1.4 选题意义
第11-12页
1.5 论文主要工作
第12页
1.6 论文组织结构
第12-14页
第2章 相关理论与技术
第14-20页
2.1 常用的相关推荐算法
第14-17页
2.1.1 基于内容的推荐
第14-15页
2.1.2 基于关联规则的推荐
第15页
2.1.3 基于协同过滤的推荐
第15-16页
2.1.4 混合推荐
第16-17页
2.2 各推荐算法的比较
第17页
2.3 云计算平台用于数据挖掘
第17-19页
2.3.1 传统数据挖掘流程及面临问题
第17-18页
2.3.2 利用云计算平台的海量数据挖掘
第18页
2.3.3 Hadoop分布式平台
第18-19页
2.4 本章小结
第19-20页
第3章 基于特征增益与多级优化的个性化推荐算法
第20-31页
3.1 概述
第20-21页
3.2 FACCF推荐算法
第21-24页
3.2.1 数据定义
第21页
3.2.2 定义与构建CTAP模型
第21-23页
3.2.3 特征增益
第23-24页
3.3 推荐算法流程
第24-26页
3.4 实证分析
第26-30页
3.4.1 实验环境
第26页
3.4.2 实验设置
第26-27页
3.4.3 评价标准
第27-28页
3.4.4 实验结果分析
第28-30页
3.5 本章小结
第30-31页
第4章 FACCF算法的并行化
第31-46页
4.1 分布式环境搭建
第31-37页
4.1.1 Hadoop环境搭建
第31-33页
4.1.2 Ambari组件
第33-37页
4.2 数据划分
第37-39页
4.3 算法计算流程
第39-41页
4.4 实验及结果分析
第41-45页
4.4.1 实验环境
第41-42页
4.4.2 实验设置
第42页
4.4.3 实验结果分析
第42-45页
4.5 本章小结
第45-46页
第5章 应用与实现
第46-53页
5.1 应用场景
第46-48页
5.1.1 大数据平台ODS
第46页
5.1.2 宽带自助推送系统
第46-47页
5.1.3 短信增值应用系统
第47-48页
5.2 系统架构
第48-50页
5.3 数据库设计
第50-51页
5.4 系统实现
第51-52页
5.5 本章小结
第52-53页
第6章 结论与展望
第53-55页
6.1 结论
第53页
6.2 展望
第53-55页
致谢
第55-56页
参考文献
第56-59页
攻读学位期间的研究成果
第59页
本篇论文共
59
页,
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。
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