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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,
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。
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