| 摘要 | 第5-6页 |
| ABSTRACT | 第6-7页 |
| 缩略语对照表 | 第11-14页 |
| 第一章 绪论 | 第14-20页 |
| 1.1 本论文研究的背景及意义 | 第14-18页 |
| 1.2 本论文研究的内容 | 第18-20页 |
| 第二章 Hadoop相关技术和推荐系统 | 第20-30页 |
| 2.1 云计算概述 | 第20页 |
| 2.2 Hadoop云计算平台 | 第20-26页 |
| 2.2.1 Hadoop简介 | 第20-21页 |
| 2.2.2 HDFS文件系统 | 第21-23页 |
| 2.2.3 Map Reduce并行运算模型 | 第23-26页 |
| 2.3 推荐系统概述 | 第26-29页 |
| 2.3.1 系统简介 | 第26-27页 |
| 2.3.2 系统的总体框架 | 第27-28页 |
| 2.3.3 推荐系统工作流程 | 第28-29页 |
| 2.4 本章小结 | 第29-30页 |
| 第三章 推荐算法研究与系统评价体系 | 第30-46页 |
| 3.1 基于云计算的推荐算法设计原理 | 第30页 |
| 3.2 协同过滤推荐算法 | 第30-36页 |
| 3.2.1 评分矩阵 | 第31页 |
| 3.2.2 基于用户的协同过滤算法 | 第31-32页 |
| 3.2.3 基于项目的协同过滤算法 | 第32页 |
| 3.2.4 用户相似度计算 | 第32-35页 |
| 3.2.5 项目相似度计算 | 第35页 |
| 3.2.6 组合相似度计算 | 第35-36页 |
| 3.3 基于云计算的协同过滤推荐算法 | 第36-41页 |
| 3.3.1 基于云计算的User CF算法 | 第36-38页 |
| 3.3.2 基于云计算的Item CF算法 | 第38-41页 |
| 3.4 系统评价体系 | 第41-43页 |
| 3.4.1 推荐结果评价指标 | 第41-43页 |
| 3.4.2 系统性能评价指标 | 第43页 |
| 3.5 本章小结 | 第43-46页 |
| 第四章 基于云计算的推荐系统的设计 | 第46-74页 |
| 4.1 Hadoop集群搭建 | 第46-58页 |
| 4.2 基于Item CF推荐电影的实验过程 | 第58-66页 |
| 4.2.1 实验设计 | 第58-65页 |
| 4.2.2 实验结果与分析 | 第65-66页 |
| 4.3 基于User CF和Item CF职位推荐的实验 | 第66-71页 |
| 4.3.1 实验设计 | 第66-68页 |
| 4.3.2 实验结果与分析 | 第68-71页 |
| 4.4 本章小结 | 第71-74页 |
| 第五章 总结与展望 | 第74-76页 |
| 5.1 总结 | 第74-75页 |
| 5.2 展望 | 第75-76页 |
| 参考文献 | 第76-78页 |
| 致谢 | 第78-80页 |
| 作者简介 | 第80-81页 |