基于hadoop大数据框架的个性化推荐系统研究与实现

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基于hadoop大数据框架的个性化推荐系统研究与实现

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基于hadoop大数据框架的个性化推荐系统研究与实现

论文目录
摘要	第1-6页
ABSTRACT	第6-11页
第一章绪论	第11-16页
1.1 研究工作的背景与意义	第11-12页
1.2 推荐系统的国内外研究现状	第12-14页
1.3 本文的主要工作	第14-15页
1.4 本论文的结构安排	第15-16页
第二章相关技术基础	第16-28页
2.1 大数据分析技术	第16-17页
2.1.1 大数据的特性	第16-17页
2.1.2 大数据分析方法	第17页
2.2 HADOOP云计算平台	第17-21页
2.2.1 HADOOP分布式文件系统	第17-18页
2.2.2 MAPREDUCE编程模型	第18-21页
2.3 全文检索技术	第21-23页
2.3.1 TF-IDF和PAGERANK算法	第22页
2.3.2 潜在语义检索（LDI）	第22-23页
2.4 推荐系统相关技术	第23-27页
2.4.1 协同过滤推荐算法	第24-27页
2.4.2 基于内容的推荐算法	第27页
2.4.3 混合推荐算法	第27页
2.5 本章小结	第27-28页
第三章基于HADOOP大数据框架的个性化推荐方法研究	第28-47页
3.1 用户数据采集研究	第28-32页
3.1.1 搜索引擎下用户行为数据类型及其特殊性	第28-30页
3.1.2 用户行为数据及图书数据采集方法	第30-31页
3.1.3 用户行为数据及图书数据标准化方法	第31-32页
3.2 大数据下用户行为特性分析及个性化推荐模型	第32-35页
3.2.1 用户行为数据特性研究	第32-34页
3.2.2 用户行为兴趣分析及个性化推荐模型	第34-35页
3.3 用户行为分析方法	第35-40页
3.3.1 基于潜在语义分析的用户分析模型	第35-39页
3.3.2 基于分片聚类的用户兴趣分析模型	第39-40页
3.4 大数据并行个性化推荐算法	第40-46页
3.4.1 数据预处理的并行化	第41-43页
3.4.2 基于潜在语义分析的并行推荐算法	第43-44页
3.4.3 基于聚类的协同过滤并行推荐算法	第44-46页
3.4.4 推荐系统冷启动问题	第46页
3.5 本章小结	第46-47页
第四章系统需求分析	第47-53页
4.1 搜索引擎下的推荐系统概述	第47-48页
4.2 搜索引擎下的推荐系统功能需求	第48-52页
4.2.1 用户行为数据采集功能	第48页
4.2.2 用户行为数据预处理功能	第48-49页
4.2.3 用户兴趣分析功能	第49-50页
4.2.4 图书推荐功能	第50-51页
4.2.5 推荐展示功能	第51页
4.2.6 用户推荐反馈功能	第51-52页
4.3 搜索引擎下的推荐系统非功能需求	第52页
4.4 本章小结	第52-53页
第五章推荐系统的设计	第53-64页
5.1 系统组成架构	第53-54页
5.2 系统层次架构设计	第54-55页
5.3 推荐系统功能设计	第55-61页
5.3.1 系统总体功能设计	第55-56页
5.3.2 个性化推荐功能详细设计	第56-61页
5.4 推荐系统数据库设计	第61-63页
5.5 本章小结	第63-64页
第六章推荐系统的实现	第64-77页
6.1 系统开发环境	第64页
6.2 系统运行环境	第64-65页
6.3 系统功能实现及核心代码展示	第65-76页
6.3.1 数据预处理功能实现	第65-68页
6.3.2 用户兴趣分析功能实现	第68-69页
6.3.3 图书推荐功能实现	第69-75页
6.3.4 图书推荐功能展示	第75-76页
6.4 本章小结	第76-77页
第七章推荐系统的测试	第77-84页
7.1 测试环境	第77页
7.2 系统功能测试	第77-78页
7.3 系统性能测试	第78-80页
7.4 算法实验分析	第80-83页
7.4.1 数据集	第80页
7.4.2 算法评价指标	第80-81页
7.4.3 实验结果分析	第81-83页
7.5 本章小结	第83-84页
第八章全文总结与展望	第84-86页
8.1 全文总结	第84-85页
8.2 后续工作展望	第85-86页
致谢	第86-87页
参考文献	第87-90页

本篇论文共90页，点击这进入下载页面。

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