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基于LDA主题模型和ALS协同过滤的节目推荐算法

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基于LDA主题模型和ALS协同过滤的节目推荐算法
论文目录
 
摘要第1-7页
ABSTRACT第7-12页
第一章 绪论第12-15页
 1.1 课题研究背景和意义第12-13页
 1.2 本文研究内容第13-14页
 1.3 论文组织结构第14-15页
第二章 推荐算法和Spark平台介绍第15-29页
 2.1 推荐算法的研究现状第15-16页
 2.2 常见协同过滤推荐算法的介绍第16-22页
  2.2.1 基于用户的协同过滤第16-17页
  2.2.2 基于项目的协同过滤第17-18页
  2.2.3 基于模型的协同过滤第18-19页
  2.2.4 基于ALS矩阵分解的协同过滤第19-21页
  2.2.5 协同过滤算法的比较与选择第21-22页
 2.3 LDA主题模型概述第22-25页
  2.3.1 LDA的模型推演过程第22-24页
  2.3.2 LDA主题模型的适用性第24-25页
 2.4 Spark分布式大数据计算框架第25-27页
  2.4.1 Spark的并行计算与任务调度第25-26页
  2.4.2 弹性分布式数据结构RDD第26-27页
  2.4.3 Spark MLlib简介第27页
 2.5 当前主要问题第27-28页
 2.6 本章小结第28-29页
第三章 基于LDA主题模型的评分矩阵稀疏度优化算法第29-45页
 3.1 LDA主题模型求解和训练的介绍第29-32页
  3.1.1 Gibbs抽样方法对LDA模型的求解第29-31页
  3.1.2 LDA模型的训练第31-32页
 3.2 节目评分矩阵稀疏度优化算法的设计第32-39页
  3.2.1 数据文件介绍和预处理第32-33页
  3.2.2 文件读取的改进和主题分布的求解第33-34页
  3.2.3 求解矩阵的相似性算法第34-35页
  3.2.4 降低评分矩阵稀疏度的算法设计第35-37页
  3.2.5 改进算法的性能评估与适用性分析第37-39页
 3.3 基于LDA主题模型的评分矩阵稀疏度优化算法的并行化实现第39-44页
  3.3.1 LDA模型的并行化第39-41页
  3.3.2 节目评分矩阵稀疏度优化算法的并行化第41-43页
  3.3.3 并行化算法的复杂度与性能分析第43-44页
 3.4 本章小结第44-45页
第四章 基于动态加权的ALS协同过滤算法的改进第45-54页
 4.1 ALS协同过滤算法的优缺点第45页
 4.2 动态加权用户和节目的协同过滤推荐算法的设计第45-50页
  4.2.1 基于特征矩阵的用户协同过滤第45-46页
  4.2.2 基于特征矩阵的项目协同过滤第46-47页
  4.2.3 动态加权用户和节目特征矩阵的协同过滤第47-49页
  4.2.4 改进算法的性能评估与适用性分析第49-50页
 4.3 基于动态加权的ALS协同过滤算法的并行化实现第50-53页
  4.3.1 ALS矩阵分解的并行化第50-51页
  4.3.2 基于特征矩阵的协同过滤算法的并行化第51-52页
  4.3.3 动态加权协同过滤算法的并行化第52-53页
  4.3.4 并行化算法的复杂度分析第53页
 4.4 本章小结第53-54页
第五章 实验设计与结论分析第54-61页
 5.1 并行算法实验仿真第54-55页
  5.1.1 实验数据集第54页
  5.1.2 实验环境第54-55页
 5.2 推荐结果评估标准第55页
 5.3 实验设计与结果分析第55-59页
  5.3.1 LDA主题模型对推荐算法的提升第55-57页
  5.3.2 动态加权融合协同过滤算法的合理性第57-58页
  5.3.3 推荐算法并行化实现的性能评估第58-59页
 5.4 本章小结第59-61页
总结与展望第61-63页
参考文献第63-68页
致谢第68-69页
附录第69页

本篇论文共69页,点击这进入下载页面
 
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