大数据环境下基于本体的协同过滤推荐算法改进研究
| 摘要 | 第1-6页 |
| ABSTRACT | 第6-10页 |
| 第1章 绪论 | 第10-16页 |
| ·课题来源 | 第10页 |
| ·选题依据及研究背景 | 第10-12页 |
| ·研究思路与方法 | 第12-16页 |
| ·本文拟采用的研究思路 | 第12-14页 |
| ·本文的研究方法 | 第14-16页 |
| 第2章 文献综述 | 第16-30页 |
| ·技术创新平台的应用和研究现状 | 第16-18页 |
| ·个性化推荐算法概述 | 第18-26页 |
| ·个性化推荐的发展背景 | 第18-19页 |
| ·推荐算法基本理论及研究现状 | 第19-26页 |
| ·大数据研究现状 | 第26-28页 |
| ·本体的研究和应用现状 | 第28-29页 |
| ·文献述评 | 第29-30页 |
| 第3章 大数据环境下的技术推荐系统 | 第30-39页 |
| ·技术创新平台概述 | 第30-33页 |
| ·技术推荐系统的目标 | 第33-34页 |
| ·技术推荐的一般流程 | 第34-36页 |
| ·大数据环境下技术推荐系统面临的问题 | 第36-39页 |
| 第4章 技术推荐模型的建立 | 第39-46页 |
| ·传统的技术推荐模型分析 | 第39-41页 |
| ·引进本体优化技术推荐模型 | 第41-46页 |
| 第5章 协同过滤算法求解及改进 | 第46-62页 |
| ·选择协同过滤推荐技术的依据 | 第46-48页 |
| ·基于技术创新平台的协同过滤推荐 | 第48-51页 |
| ·基于技术需求方的协同过滤推荐 | 第48-50页 |
| ·基于技术对接项目的协同过滤推荐 | 第50-51页 |
| ·引入本体优化后的协同过滤算法 | 第51-60页 |
| ·本体的设计原则 | 第51页 |
| ·本体的构建 | 第51-57页 |
| ·优化后的协同过滤算法求解 | 第57-60页 |
| ·改进后的技术推荐系统的工作流程 | 第60-62页 |
| 第6章 大数据环境下的算法并行化改进 | 第62-70页 |
| ·算法并行化改进的必要性 | 第62-64页 |
| ·并行化改进 | 第64-66页 |
| ·数据划分 | 第64-65页 |
| ·Map 阶段 | 第65-66页 |
| ·Reduce 阶段 | 第66页 |
| ·算例仿真测试 | 第66-69页 |
| ·结果分析与讨论 | 第69-70页 |
| 结语 | 第70-72页 |
| 参考文献 | 第72-78页 |
| 攻读学位期间科研成果 | 第78-79页 |
| 致谢 | 第79页 |
