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基于Spark平台的混合推荐算法的研究与实现

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基于Spark平台的混合推荐算法的研究与实现
论文目录
 
致谢第1-6页
摘要第6-7页
ABSTRACT第7-10页
1 绪论第10-16页
  1.1 研究背景与意义第10-11页
  1.2 国内外研究现状第11-14页
    1.2.1 Spark平台现状第11-12页
    1.2.2 推荐系统研究现状第12-13页
    1.2.3 基于Spark平台的推荐系统研究现状第13-14页
  1.3 论文研究内容第14页
  1.4 论文结构安排第14-16页
2 基本理论与相关技术第16-31页
  2.1 Spark平台第16-20页
    2.1.1 Spark概述第16-17页
    2.1.2 RDD第17-19页
    2.1.3 Spark平台的运行模式及流程第19-20页
  2.2 推荐系统第20-26页
    2.2.1 推荐系统概述第21-23页
    2.2.2 推荐系统分类第23-24页
    2.2.3 推荐系统评测第24-25页
    2.2.4 推荐系统存在的问题第25-26页
  2.3 基于邻域的推荐算法第26-29页
    2.3.1 基于用户的协同过滤推荐算法第26-27页
    2.3.2 基于项目的协同过滤推荐算法第27-28页
    2.3.3 两种推荐算法的比较第28-29页
  2.4 相似度算法第29-30页
  2.5 本章小结第30-31页
3 基于Spark平台的混合推荐算法的研究与实现第31-51页
  3.1 基于用户的协同过滤推荐算法的设计与实现第31-37页
    3.1.1 算法设计第31-32页
    3.1.2 算法实现第32-37页
  3.2 基于项目的协同过滤推荐算法的设计与实现第37-42页
    3.2.1 算法设计第37-38页
    3.2.2 算法实现第38-42页
  3.3 基于Spark平台的混合推荐算法的研究与实现第42-50页
    3.3.1 协同聚类第42-48页
    3.3.2 相似度计算第48-49页
    3.3.3 评分预测及Top-N推荐第49-50页
  3.4 本章小结第50-51页
4 实验及结果分析第51-62页
  4.1 实验数据第51-52页
  4.2 用户信息选择和电影信息选择第52-53页
  4.3 评判准则第53页
  4.4 参数调节第53-59页
    4.4.1 聚类数量第53-56页
    4.4.2 扩充矩阵影响因子第56-58页
    4.4.3 评分预测组合因子第58-59页
  4.5 预测精确度对比第59页
  4.6 扩展性测试第59-61页
  4.7 本章小结第61-62页
5 总结与展望第62-64页
  5.1 论文总结第62页
  5.2 工作展望第62-64页
参考文献第64-67页
作者简历及攻读硕士学位期间取得的研究成果第67-69页
学位论文数据集第69页

本篇论文共69页,点击这进入下载页面
 
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