基于Hadoop的推荐系统的设计与实现
| 摘要 | 第5-6页 |
| Abstract | 第6页 |
| 第一章 绪论 | 第10-13页 |
| 1.1 背景介绍 | 第10页 |
| 1.2 研究综述 | 第10-12页 |
| 1.2.1 推荐系统 | 第11-12页 |
| 1.2.2 大数据处理 | 第12页 |
| 1.2.3 研究中的问题 | 第12页 |
| 1.3 论文结构 | 第12-13页 |
| 第二章 推荐系统综述 | 第13-36页 |
| 2.1 推荐系统的发展历程 | 第13-14页 |
| 2.2 推荐系统研究的内容 | 第14-17页 |
| 2.2.1 用户建模模块 | 第14-16页 |
| 2.2.2 推荐物品模块 | 第16-17页 |
| 2.3 推荐算法 | 第17-29页 |
| 2.3.1 基于内容的推荐算法 | 第17-18页 |
| 2.3.2 基于知识的推荐算法 | 第18-19页 |
| 2.3.3 基于用户的协调过滤 | 第19-22页 |
| 2.3.4 基于物品的协同过滤算法 | 第22-25页 |
| 2.3.5 Slope one 预测算法 | 第25-26页 |
| 2.3.6 基于模型的协同过滤技术 | 第26-27页 |
| 2.3.7 推荐算法的混合 | 第27-29页 |
| 2.4 推荐系统的评价指标 | 第29-32页 |
| 2.4.1 准确度 | 第29-30页 |
| 2.4.2 覆盖率 | 第30页 |
| 2.4.3 多样性 | 第30-31页 |
| 2.4.4 新颖性 | 第31页 |
| 2.4.5 惊喜度 | 第31页 |
| 2.4.6 信任度 | 第31页 |
| 2.4.7 实时性 | 第31-32页 |
| 2.5 推荐系统的应用 | 第32-34页 |
| 2.5.1 在电子商务中的应用 | 第32-33页 |
| 2.5.2 在视频网站和电影网站的应用 | 第33-34页 |
| 2.6 本章小结 | 第34-36页 |
| 第三章 大数据处理技术 | 第36-45页 |
| 3.1 Hadoop 简介 | 第36页 |
| 3.2 分布式文件系统—HDFS | 第36-40页 |
| 3.2.1 HDFS 架构 | 第37页 |
| 3.2.2 元数据和文件数据 | 第37-38页 |
| 3.2.3 数据存储 | 第38页 |
| 3.2.4 数据流 | 第38-40页 |
| 3.3 分布式处理框架—MapReduce | 第40-44页 |
| 3.3.1 MapReduce 的工作机制 | 第41-42页 |
| 3.3.2 Map 和 Reduce 任务的执行 | 第42-44页 |
| 3.4 本章小结 | 第44-45页 |
| 第四章 推荐系统的设计 | 第45-55页 |
| 4.1 项目背景 | 第45-46页 |
| 4.1.1 系统设计目的 | 第45-46页 |
| 4.1.2 推荐系统面临的问题 | 第46页 |
| 4.2 系统架构 | 第46-50页 |
| 4.2.1 数据收集模块 | 第47页 |
| 4.2.2 推荐引擎组 | 第47-48页 |
| 4.2.3 推荐结果处理模块 | 第48-49页 |
| 4.2.4 用户交互模块 | 第49-50页 |
| 4.2.5 系统管理模块 | 第50页 |
| 4.3 数据原型 | 第50页 |
| 4.4 推荐引擎设计 | 第50-52页 |
| 4.4.1 提取特征向量 | 第51页 |
| 4.4.2 特征-物品相关推荐 | 第51-52页 |
| 4.5 基于 Hadoop 的设计 | 第52-54页 |
| 4.6 本章小结 | 第54-55页 |
| 第五章 推荐系统的实现 | 第55-72页 |
| 5.1 数据处理模块的实现 | 第55-59页 |
| 5.2 推荐引擎组 | 第59-69页 |
| 5.2.1 离线计算和在线计算 | 第59-60页 |
| 5.2.2 基于物品的协同过滤 | 第60-63页 |
| 5.2.3 基于用户的协同过滤引擎 | 第63-65页 |
| 5.2.4 SlopeOne 推荐引擎 | 第65-67页 |
| 5.2.5 基于概率分析的推荐引擎 | 第67-69页 |
| 5.3 推荐结果处理模块 | 第69-71页 |
| 5.4 本章小结 | 第71-72页 |
| 第六章 实验与测评 | 第72-77页 |
| 6.1 数据集 | 第72-73页 |
| 6.2 实验环境 | 第73页 |
| 6.3 实验设计 | 第73页 |
| 6.4 评测结果 | 第73-76页 |
| 6.5 本章小结 | 第76-77页 |
| 第七章 总结与展望 | 第77-79页 |
| 参考文献 | 第79-82页 |
| 致谢 | 第82-83页 |
| 附件 | 第83页 |
