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基于Hadoop的改进聚类协同过滤推荐算法研究

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基于Hadoop的改进聚类协同过滤推荐算法研究
论文目录
 
中文摘要第1-4页
英文摘要第4-7页
1 绪论第7-12页
  1.1 研究背景和意义第7-8页
  1.2 国内外研究现状第8-9页
    1.2.1 国内研究现状第8-9页
    1.2.2 国外研究现状第9页
  1.3 本文的主要工作第9-10页
  1.4 本文的组织结构第10-12页
2 相关研究第12-21页
  2.1 推荐系统第12-13页
  2.2 聚类第13-16页
    2.2.1 K-means算法第13-14页
    2.2.2 Canopy算法第14-16页
  2.3 矩阵分解第16-17页
  2.4 Hadoop第17-20页
    2.4.1 HDFS第18-19页
    2.4.2 MapReduce第19-20页
  2.5 本章小结第20-21页
3 协同过滤推荐第21-31页
  3.1 协同过滤推荐概述第21-22页
  3.2 相似度计算第22-25页
    3.2.1 余弦相似度第22-23页
    3.2.2 校正余弦相似度第23-24页
    3.2.3 皮尔逊相关系数相似度第24-25页
  3.3 基于内存的协同过滤第25-27页
    3.3.1 基于用户的协同过滤推荐第25-26页
    3.3.2 基于项目的协同过滤推荐第26-27页
  3.4 基于模型的协同过滤第27-29页
    3.4.1 基于聚类的协同过滤推荐第28页
    3.4.2 基于SVD奇异值分解的协同过滤推荐第28-29页
  3.5 协同过滤算法存在的问题第29页
  3.6 本章小结第29-31页
4 基于Hadoop的改进聚类协同过滤推荐算法第31-42页
  4.1 矩阵分解数据预处理第33-35页
  4.2 改进K-means算法构建聚类模型第35-36页
  4.3 基于聚类模型的协同过滤推荐第36-38页
  4.4 算法MapReduce并行化框架第38-41页
    4.4.1 矩阵分解预处理阶段第38-39页
    4.4.2 构建聚类模型阶段第39-41页
    4.4.3 协同过滤推荐阶段第41页
  4.5 本章小结第41-42页
5 算法实现与实验第42-52页
  5.1 实验环境第42页
  5.2 实验数据第42-43页
  5.3 实验设计第43-44页
  5.4 评价方法第44-45页
  5.5 实验结果第45-50页
    5.5.1 推荐精准度第46-47页
    5.5.2 稀疏性第47-49页
    5.5.3 可扩展性第49-50页
  5.6 本章小结第50-52页
6 总结与展望第52-54页
  6.1 本文总结第52页
  6.2 研究展望第52-54页
致谢第54-55页
参考文献第55-58页
附录第58页
  A. 作者在攻读硕士学位期间发表的论文目录第58页

本篇论文共58页,点击这进入下载页面
 
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