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基于Hadoop的聚类协同过滤推荐算法研究及应用

摘要第5-6页
Abstract第6-7页
第1章 绪论第11-17页
    1.1 课题研究背景和意义第11-13页
    1.2 课题的研究现状第13-15页
        1.2.1 Hadoop的发展现状第13页
        1.2.2 数据挖掘的研究现状第13-14页
        1.2.3 推荐算法的研究现状第14-15页
    1.3 课题的研究内容第15-16页
    1.4 论文结构安排第16-17页
第2章 Hadoop相关技术第17-25页
    2.1 Hadoop简介第17-18页
    2.2 HDFS第18-21页
        2.2.1 HDFS介绍第18-19页
        2.2.2 HDFS的架构和工作原理第19-21页
        2.2.3 HDFS数据存储的保证措施第21页
    2.3 MapReduce的并行计算架构第21-23页
        2.3.1 MapReduce体系架构概述第21-22页
        2.3.2 MapReduce的工作流程第22-23页
    2.4 本章小结第23-25页
第3章 K-means算法Map Reduce并行化设计第25-39页
    3.1 聚类算法概述第25-27页
        3.1.1 聚类分析的基本概念第25-26页
        3.1.2 聚类算法中的距离度量第26-27页
    3.2 聚类方法分类第27-29页
        3.2.1 划分方法第27-28页
        3.2.2 层次的方法第28-29页
        3.2.3 基于密度的方法第29页
        3.2.4 基于网格的方法第29页
        3.2.5 基于模型的方法第29页
    3.3 K-Means算法第29-32页
        3.3.1 K-means算法介绍第29-30页
        3.3.2 K-means算法性能分析第30-32页
    3.4 聚类算法K-Means改进及其MapReduce并行化设计第32-37页
        3.4.1 K-means算法改进第32-33页
        3.4.2 最大最小值算法MapReduce设计第33-34页
        3.4.3 基于最大最小值的K-means算法的MapReduce设计第34-37页
    3.5 本章小结第37-39页
第4章 基于Hadoop的混合推荐算法第39-54页
    4.1 推荐系统概述第39-40页
    4.2 推荐系统的架构第40-41页
    4.3 常用推荐算法研究第41-46页
        4.3.1 基于内容的推荐第41-42页
        4.3.2 基于关联规则的推荐第42-43页
        4.3.3 协同过滤推荐第43-46页
    4.4 协同过滤算法相识度度量与并行化第46-48页
        4.4.1 相识度度量方法第46-48页
    4.5 基于Hadoop的聚类协同过滤推荐算法第48-53页
        4.5.1 矩阵分解预处理数据集第49-51页
        4.5.2 基于聚类模型的协同过滤推荐第51-53页
    4.6 算法扩展性验证第53页
    4.7 本章小结第53-54页
第5章 Hadoop集群下MoviesLens数据集电影推荐第54-65页
    5.1 Hadoop集群平台的搭建第54-56页
        5.1.1 实验集群环境与架构第54页
        5.1.2 Hadoop集群的配置第54-56页
    5.2 电影数据集MoviesLens介绍第56-57页
    5.3 常用评估标准第57-58页
        5.3.1 精确度第57-58页
        5.3.2 覆盖率第58页
    5.4 实验设计与分析第58-64页
        5.4.1 推荐算法中相识度的选取第58-59页
        5.4.2 推荐算法中邻居大小的确定第59-60页
        5.4.3 协同过滤推荐算法推荐质量的比较第60-62页
        5.4.4 算法的应用性能评估第62-64页
    5.5 本章小结第64-65页
第6章 总结与展望第65-67页
    6.1 总结第65-66页
    6.2 展望第66-67页
参考文献第67-72页
致谢第72-73页
附录A 攻读硕士学位期间发表的论文情况第73-74页
附录B 攻读学位期间参与科研工作情况第74页

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