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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,点击这进入下载页面
 
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