面向移动互联网的个性化推荐系统的设计与实现

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面向移动互联网的个性化推荐系统的设计与实现

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面向移动互联网的个性化推荐系统的设计与实现

论文目录
致谢	第1-6页
摘要	第6-7页
ABSTRACT	第7-12页
1 引言	第12-16页
1.1 研究背景和意义	第12-13页
1.2 国内外研究现状	第13-14页
1.3 论文基本内容	第14-15页
1.4 论文基本结构	第15页
1.5 本章小结	第15-16页
2 相关技术研究	第16-29页
2.1 个性化推荐理论	第16-20页
2.1.1 基于关联规则推荐	第17-18页
2.1.2 基于内容的推荐	第18页
2.1.3 协同过滤推荐	第18-20页
2.2 大数据处理平台	第20-25页
2.2.1 Hadoop分布式平台简介	第21-22页
2.2.2 分布式文件系统HDFS	第22-24页
2.2.3 MapReduce编程模型	第24-25页
2.3 移动推荐系统关键技术	第25-28页
2.3.1 Spring框架体系	第25-27页
2.3.2 Ajax数据交换技术	第27页
2.3.3 PhoneGap跨平台移动开发技术	第27-28页
2.4 本章小结	第28-29页
3 移动互联网的个性化推荐模型研究	第29-36页
3.1 主题模型基础	第29-31页
3.1.1 主题模型简介	第29页
3.1.2 主题模型方法	第29-31页
3.2 主题模型求解	第31-33页
3.2.1 LDA主题模型求解研究	第31-32页
3.2.2 LDA主题模型求解过程	第32-33页
3.3 个性化推荐算法模型研究	第33-35页
3.3.1 用户兴趣模型获取	第33-34页
3.3.2 新闻文本句子特征获取	第34-35页
3.4 本章小结	第35-36页
4 移动互联网的个性化推荐算法研究与改进	第36-51页
4.1 协同过滤推荐算法研究	第36-40页
4.1.1 基于用户的协同过滤推荐算法	第36-38页
4.1.2 基于项目的协同过滤推荐算法	第38-40页
4.2 协同过滤算法存在的问题与分析	第40-42页
4.2.1 数据稀疏问题	第40-41页
4.2.2 冷启动问题	第41页
4.2.3 可扩展性问题	第41-42页
4.3 个性化推荐算法的改进	第42-46页
4.3.1 改进算法的设计	第42页
4.3.2 算法的改进过程	第42-46页
4.4 算法实验与分析	第46-50页
4.4.1 实验环境	第46页
4.4.2 评估标准	第46-47页
4.4.3 测试数据集	第47-48页
4.4.4 实验设计	第48-50页
4.5 本章小结	第50-51页
5 面向移动互联网的推荐系统设计与实现	第51-75页
5.1 系统需求分析	第51页
5.2 系统总体设计	第51-57页
5.2.1 系统硬件设计	第51-52页
5.2.2 系统软件设计	第52-54页
5.2.3 系统数据库设计	第54-57页
5.3 算法模块技术实现	第57-62页
5.3.1 主题特征提取与模型建立	第57-60页
5.3.2 推荐列表与自刷新	第60-62页
5.4 移动新闻APP功能模块技术实现	第62-72页
5.4.1 移动端页面布局	第63-64页
5.4.2 接口的划分设计	第64-65页
5.4.3 注册与登录的实现	第65-69页
5.4.4 用户兴趣选择收集	第69-70页
5.4.5 新闻消息推送与用户评价再获取	第70-72页
5.5 系统测试	第72-74页
5.5.1 测试环境	第72页
5.5.2 测试方案	第72-73页
5.5.3 测试结果	第73-74页
5.6 本章小结	第74-75页
6 总结与展望	第75-76页
参考文献	第76-79页
作者简历及攻读硕士学位期间取得的研究成果	第79-81页
学位论文数据集	第81页

本篇论文共81页，点击这进入下载页面。

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