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智慧博物馆观众行为数字化服务平台的设计与实现

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智慧博物馆观众行为数字化服务平台的设计与实现
论文目录
 
摘要第1-6页
Abstract第6-10页
第一章 绪论第10-15页
  · 课题背景第10-11页
  · 国内外的研究现状第11-13页
  · 研究的目的以及意义第13页
  · 本文研究内容第13-14页
  · 本文组织结构第14-15页
第二章 推荐系统相关介绍第15-23页
  · 聚类算法第15-16页
    · K-Means聚类第15-16页
    · Fuzzy K-Means模糊聚类第16页
  · 常用推荐算法第16-20页
    · 基于内容的推荐算法第17-18页
    · 协同过滤推荐算法第18-19页
    · Slope-one推荐算法第19页
    · 混合推荐算法第19-20页
    · 各个推荐算法的优缺点比较第20页
  · 相似度的计算方式第20-21页
    · 余弦相似度计算第20页
    · 改进的余弦相似度计算第20-21页
    · 皮尔森相关系数的相似度计算第21页
  · 推荐系统的评估指标第21-22页
    · MAE绝对误差和RMSE均方差根误差第21页
    · Precision精确率第21-22页
    · Recall召回率第22页
    · F-Measure第22页
  · 本章小结第22-23页
第三章 Hadoop系统相关介绍第23-28页
  · Hadoop简介第23-24页
  · HDFS分布式文件系统第24页
  · MapReduce并行计算框架第24-25页
  · HBase分布式数据库第25-26页
  · ZooKeeper分布式协调服务第26页
  · Mahout数据挖掘工具库第26-27页
  · 本章小结第27-28页
第四章 观众行为数字化服务平台的设计第28-40页
  · 需求分析第28-32页
    · 数据需求第28-30页
    · 功能需求第30-31页
    · 性能需求第31-32页
  · 平台总体架构设计第32-33页
  · 平台各个功能子模块设计第33-39页
    · 数据预处理模块设计第33-34页
    · 推荐引擎计算模块设计第34-35页
    · 推荐结果分析模块设计第35-36页
    · 用户界面可视化模块设计第36-38页
    · 系统管理模块设计第38-39页
  · 本章小结第39-40页
第五章 观众行为数字化服务平台的实现第40-54页
  · 数据预处理模块实现第40-43页
  · 推荐引擎计算模块实现第43-49页
    · 线下计算第43-47页
    · 线上计算第47-49页
    · 推荐结果输出第49页
  · 用户界面可视化模块实现第49-51页
  · 系统管理模块实现第51-52页
  · 本章小结第52-54页
第六章 平台测试与分析第54-58页
  · 实验环境第54页
    · 硬件环境第54页
    · 软件环境第54页
  · 数据集来源第54页
  · 实验结果分析第54-57页
  · 本章小结第57-58页
工作总结与展望第58-60页
参考文献第60-63页
攻读硕士学位期间取得的研究成果第63-64页
致谢第64-65页
附件第65页

本篇论文共65页,点击这进入下载页面
 
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