基于Hadoop的网购智能推荐系统的研究与设计
| 摘要 | 第1-4页 |
| ABSTRACT | 第4-8页 |
| 1 绪论 | 第8-13页 |
| ·课题背景和意义 | 第8-9页 |
| ·国内外研究现状 | 第9-10页 |
| ·论文的主要工作 | 第10-11页 |
| ·论文结构 | 第11-13页 |
| 2 相关技术研究 | 第13-25页 |
| ·Hadoop综述 | 第13-19页 |
| ·HDFS分布式文件系统 | 第13-16页 |
| ·Map-Reduce分布式编程模型 | 第16-19页 |
| ·推荐系统综述 | 第19-24页 |
| ·推荐系统的定义 | 第19-20页 |
| ·推荐算法概述 | 第20-22页 |
| ·推荐系统的评测标准 | 第22-23页 |
| ·推荐系统存在的问题 | 第23-24页 |
| ·本章小结 | 第24-25页 |
| 3 基于项目的并行协同过滤推荐算法 | 第25-38页 |
| ·基于项目的协同过滤推荐算法 | 第25-28页 |
| ·最近邻居搜索 | 第25-26页 |
| ·推荐物品 | 第26-28页 |
| ·基于项目的协同过滤算法的并行化 | 第28-34页 |
| ·协同过滤算法改进后的并行化实现 | 第29-32页 |
| ·实验结果分析 | 第32-34页 |
| ·Mahout中基于项目的协同过滤推荐算法 | 第34-37页 |
| ·算法实现及改进 | 第34-36页 |
| ·实验结果分析 | 第36-37页 |
| ·本章小结 | 第37-38页 |
| 4 推荐系统的设计与实现 | 第38-56页 |
| ·推荐系统需求分析 | 第38页 |
| ·推荐系统架构和设计 | 第38-50页 |
| ·表现层的框架结构和整体设计 | 第39-40页 |
| ·推荐层框架及详细设计 | 第40-47页 |
| ·数据存储层及相关的设计 | 第47-50页 |
| ·系统的实现 | 第50-55页 |
| ·平台搭建 | 第50-52页 |
| ·推荐系统实现 | 第52-55页 |
| ·本章小结 | 第55-56页 |
| 5 总结与展望 | 第56-58页 |
| ·总结 | 第56页 |
| ·展望 | 第56-58页 |
| 参考文献 | 第58-60页 |
| 致谢 | 第60-61页 |
| 攻读硕士期间发表的论文 | 第61-62页 |
