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基于主题抽取演化模型的实时新闻推荐系统
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基于主题抽取演化模型的实时新闻推荐系统
论文目录
 
摘要第1-5页
ABSTRACT第5-13页
第一章 绪论第13-18页
　　1.1 研究背景和意义第13-14页
　　1.2 国内外研究现状第14-15页
　　　　1.2.1 新闻主题抽取演化模型第14-15页
　　　　1.2.2 实时推荐系统第15页
　　1.3 本文所做工作第15-16页
　　1.4 论文章节安排第16-18页
第二章 相关概念第18-32页
　　2.1 新闻文本处理第18-21页
　　　　2.1.1 主题抽取模型第18-19页
　　　　2.1.2 新闻索引第19-21页
　　2.2 实时系统第21-26页
　　　　2.2.1 Storm实时系统第22-23页
　　　　2.2.2 Spark实时系统第23-26页
　　2.3 用户画像第26-29页
　　　　2.3.1 用户画像概念第26-27页
　　　　2.3.2 构建用户画像第27-29页
　　2.4 推荐系统第29-32页
　　　　2.4.1 推荐算法第29-30页
　　　　2.4.2 向量相似度第30-32页
第三章 面向新闻推荐的主题演化算法第32-44页
　　3.1 主题演化算法第32-38页
　　　　3.1.1 LDA主题抽取算法第32-36页
　　　　3.1.2 新闻主题动态演化算法第36-37页
　　　　3.1.3 主题动态抽取注意事项第37-38页
　　3.2 SOLR管理新闻索引第38-41页
　　　　3.2.1 solr管理索引第38-39页
　　　　3.2.2 solrcloud第39-40页
　　　　3.2.3 zookeeper管理集群第40页
　　　　3.2.4 基于SolrCloud的新闻文本处理第40-41页
　　3.3 实验分析第41-43页
　　　　3.3.1 集群性能指标测试实验第41-42页
　　　　3.3.2 新闻主题抽取实验第42-43页
　　3.4 本章小结第43-44页
第四章 基于UP-ALS的协同推荐算法第44-53页
　　4.1 最小二乘法第44-45页
　　　　4.1.1 RMSE第44页
　　　　4.1.2 最小二乘法第44-45页
　　4.2 SPARK实现非负最小二乘法第45-48页
　　4.3 UP-ALS协同推荐算法第48-50页
　　　　4.3.1 ALS算法第48-50页
　　　　4.3.2 UP-ALS算法第50页
　　4.4 实验分析第50-52页
　　4.5 本章小结第52-53页
第五章 实时新闻精准推荐系统第53-59页
　　5.1 系统总体架构图第53-54页
　　5.2 新闻精准推荐实时处理系统第54-56页
　　　　5.2.1 新闻热度第54-55页
　　　　5.2.2 实时推荐第55-56页
　　5.3 新闻精准推荐系统实现第56-59页
总结和展望第59-61页
参考文献第61-64页
攻读硕士学位期间发表的学术论文第64-66页
致谢第66页

本篇论文共66页，点击这进入下载页面。
 
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