基于社交关系和地理位置的兴趣点推荐系统设计与实现

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基于社交关系和地理位置的兴趣点推荐系统设计与实现

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基于社交关系和地理位置的兴趣点推荐系统设计与实现

论文目录
摘要	第1-5页
ABSTRACT	第5-9页
第一章绪论	第9-15页
1.1 研究背景及意义	第9-10页
1.2 国内外研究现状	第10-12页
1.2.1 兴趣点推荐相关算法的研究	第10-12页
1.2.2 推荐系统的发展情况	第12页
1.3 课题主要任务	第12-14页
1.3.1 主要研究内容	第13页
1.3.2 本人承担任务	第13-14页
1.4 论文组织结构	第14-15页
第二章兴趣点推荐算法与相关技术	第15-25页
2.1 兴趣点推荐算法概述	第15-17页
2.1.1 基于协同过滤的算法	第15-16页
2.1.2 基于社交的算法	第16-17页
2.1.3 基于地理位置信息的推荐算法	第17页
2.2 系统相关技术	第17-23页
2.2.1 Hadoop	第18-19页
2.2.2 HDFS	第19-20页
2.2.3 Flink	第20-22页
2.2.4 Kafka	第22-23页
2.3 本章小结	第23-25页
第三章需求分析	第25-33页
3.1 可行性分析	第25-26页
3.2 功能性需求	第26-30页
3.2.1 整体功能需求	第26-27页
3.2.2 数据存储和预处理功能	第27-28页
3.2.3 离线推荐模型训练功能	第28页
3.2.4 在线推荐模型训练功能	第28-29页
3.2.5 用户交互功能	第29-30页
3.4 非功能性需求	第30-32页
3.5 本章小结	第32-33页
第四章概要设计	第33-41页
4.1 系统架构设计	第33-34页
4.2 模块功能描述	第34-37页
4.3 数据库设计	第37-40页
4.4 本章小结	第40-41页
第五章详细设计与实现	第41-59页
5.1 数据存储和预处理模块	第41-43页
5.2 离线推荐模型训练模块	第43-50页
5.3 在线推荐模型训练模块	第50-55页
5.4 用户交互模块	第55-58页
5.5 本章小结	第58-59页
第六章系统测试	第59-71页
6.1 测试环境	第59页
6.2 算法模型实验测试	第59-63页
6.2.1 实验数据集	第59-60页
6.2.2 评价指标	第60页
6.2.3 相关模型的对比实验	第60-61页
6.2.4 数据集分析与参数调优	第61-63页
6.3 系统功能性测试	第63-66页
6.4 系统性能测试	第66-69页
6.5 本章小结	第69-71页
第七章总结与展望	第71-73页
7.1 工作总结	第71-72页
7.2 未来展望	第72-73页
参考文献	第73-75页
致谢	第75页

本篇论文共75页，点击这进入下载页面。

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