| 中文摘要 | 第5-6页 |
| ABSTRACT | 第6页 |
| 1 绪论 | 第9-14页 |
| 1.1 课题的研究背景 | 第9页 |
| 1.2 课题研究的目的和意义 | 第9-10页 |
| 1.3 研究现状 | 第10-13页 |
| 1.4 论文结构 | 第13-14页 |
| 2 相关技术和理论研究 | 第14-21页 |
| 2.1 基本概念介绍 | 第14-17页 |
| 2.1.1 Hadoop 概述 | 第14页 |
| 2.1.2 MapReduce 编程模型 | 第14-15页 |
| 2.1.3 Hadoop 的分布式文件系统 | 第15-17页 |
| 2.2 Slope one 的基本概念 | 第17-20页 |
| 2.2.1 基于用户的协同过滤 | 第17-19页 |
| 2.2.2 基于项目的协同过滤 | 第19-20页 |
| 2.3 本章小结 | 第20-21页 |
| 3 基于 Hadoop 计算模型的 Slope One 算法改进 | 第21-34页 |
| 3.1 综合项目和用户相似性的协同过滤算法 | 第21-27页 |
| 3.1.1 问题分析 | 第21-22页 |
| 3.1.2 改进算法流程 | 第22-23页 |
| 3.1.3 改进算法设计 | 第23-27页 |
| 3.2 基于 Hadoop 计算模型改进 | 第27-33页 |
| 3.3 本章小结 | 第33-34页 |
| 4 实验设计与结果分析 | 第34-46页 |
| 4.1 实验数据和环境准备 | 第34-35页 |
| 4.2 结果评估标准 | 第35-37页 |
| 4.2.1 计算绝对误差 | 第35-36页 |
| 4.2.2 改进算法准确率 | 第36-37页 |
| 4.3 测试实验设计 | 第37-39页 |
| 4.4 实验结果结果分析 | 第39-45页 |
| 4.4.1 验证方案一及结果分析 | 第39-41页 |
| 4.4.2 验证方案二及结果分析 | 第41-42页 |
| 4.4.3 验证方案三及结果分析 | 第42-45页 |
| 4.5 本章小结 | 第45-46页 |
| 5 总结与展望 | 第46-48页 |
| 5.1 总结 | 第46-47页 |
| 5.2 展望 | 第47-48页 |
| 参考文献 | 第48-51页 |
| 致谢 | 第51-52页 |
| 作者简介 | 第52-53页 |