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面向eCRM的推荐系统的设计与实现

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面向eCRM的推荐系统的设计与实现
论文目录
 
摘要第1-6页
Abstract第6-10页
第一章 绪论第10-16页
  · 推荐系统的研究背景和意义第10-11页
  · 研究现状第11-13页
  · 推荐系统目前存在的问题第13页
  · 课题研究的主要内容第13-15页
  · 论文组织结构第15-16页
第二章 推荐系统相关技术研究第16-26页
  · 推荐系统第16-17页
  · 推荐算法的分类第17-21页
    · 基于内容的推荐算法第18页
    · 基于协同过滤的推荐算法第18-20页
    · 混合式推荐算法第20-21页
  · 推荐算法的评价指标第21页
    · 命中率第21页
    · 绝对平均误差第21页
  · Hadoop生态系统第21-25页
    · 分布式文件系统HDFS第22-23页
    · MapReduce编程模型第23-25页
  · 本章小结第25-26页
第三章 基于MapReduce模型的网络推荐算法第26-41页
  · 网络推荐算法第26-27页
  · 物质扩散算法及其MapReduce化第27-36页
    · 物质扩散算法第27-31页
    · 物质扩散算法的MapReduce化第31-36页
  · 热传导推荐算法及其MapReduce化第36-40页
    · 热传导推荐算法第36-38页
    · 热传导算法的MapReduce化第38-40页
  · 算法复杂度分析第40页
  · 本章小结第40-41页
第四章 面向eCRM的推荐系统的设计与实现第41-54页
  · 推荐系统需求分析和设计原则第41页
  · 推荐系统架构设计第41-44页
  · 实验环境第44-48页
    · 基于OpenStack的云计算平台第44-46页
    · Hadoop分布式计算平台第46-48页
  · 推荐服务的实现第48-50页
  · 推荐服务的部署第50-51页
    · 推荐服务的导出第50页
    · 推荐服务的运行第50-51页
  · 推荐系统测试第51-53页
    · 登陆第51-52页
    · 注册第52页
    · 会员中心与推荐列表第52-53页
  · 本章小结第53-54页
第五章 总结与展望第54-56页
  · 论文总结第54页
  · 工作展望第54-56页
参考文献第56-58页
致谢第58页

本篇论文共58页,点击这进入下载页面
 
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