| 摘要 | 第5-6页 |
| Abstract | 第6页 |
| 第1章 绪论 | 第9-14页 |
| 1.1 选题背景及其意义 | 第9-11页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第11-12页 |
| 1.2.1 电子商务个性化推荐的研究现状 | 第11-12页 |
| 1.2.2 云计算应用研究现状 | 第12页 |
| 1.3 本文的研究内容 | 第12-13页 |
| 1.4 论文的组织结构 | 第13-14页 |
| 第2章 云计算相关技术介绍 | 第14-21页 |
| 2.1 云计算介绍 | 第14-16页 |
| 2.1.1 云计算概念 | 第14页 |
| 2.1.2 云计算服务形式 | 第14-15页 |
| 2.1.3 云计算技术 | 第15-16页 |
| 2.2 典型云计算平台介绍 | 第16-17页 |
| 2.2.1 Google 云计算平台 Google App Engine | 第16-17页 |
| 2.2.2 Microsoft 云计算平台 Windows Azure Platform | 第17页 |
| 2.2.3 Amazon 云计算平台 Amazon EC2 | 第17页 |
| 2.3 开源云计算平台 Hadoop 介绍 | 第17-20页 |
| 2.3.1 HDFS | 第18-20页 |
| 2.3.2 MapReduce | 第20页 |
| 2.4 本章小结 | 第20-21页 |
| 第3章 电子商务个性化推荐研究 | 第21-26页 |
| 3.1 电子商务个性化推荐概述 | 第21页 |
| 3.2 电子商务个性化推荐框架和流程 | 第21-22页 |
| 3.3 电子商务个性化推荐算法 | 第22-25页 |
| 3.3.1 基于内容的推荐 | 第22-23页 |
| 3.3.2 基于关联规则的推荐 | 第23页 |
| 3.3.3 基于知识的推荐 | 第23-24页 |
| 3.3.4 基于协同过滤的推荐 | 第24-25页 |
| 3.4 本章小结 | 第25-26页 |
| 第4章 基于云计算的电子商务个性化推荐算法研究 | 第26-36页 |
| 4.1 基本算法介绍 | 第26-29页 |
| 4.1.1 基于项目的协同过滤推荐算法 | 第26-28页 |
| 4.1.2 基于矩阵分解 ALS 的协同过滤推荐算法研究 | 第28-29页 |
| 4.2 基于 MapReduce 的算法并行化原则 | 第29-30页 |
| 4.3 基于云计算的电子商务个性化推荐算法 | 第30-35页 |
| 4.3.1 云平台下基于项目的协同过滤推荐算法的并行化 | 第30-33页 |
| 4.3.2 云平台下基于矩阵分解 ALS 的协同过滤推荐算法并行化 | 第33-35页 |
| 4.4 本章小结 | 第35-36页 |
| 第5章 实验与结果分析 | 第36-41页 |
| 5.1 实验环境配置 | 第36页 |
| 5.2 实验数据集 | 第36页 |
| 5.3 实验结果与分析 | 第36-40页 |
| 5.4 本章小结 | 第40-41页 |
| 第6章 总结与展望 | 第41-43页 |
| 6.1 本文总结 | 第41页 |
| 6.2 下一步工作研究 | 第41-43页 |
| 参考文献 | 第43-46页 |
| 在硕士研究生学习期间发表的学术论文 | 第46-47页 |
| 致谢 | 第47页 |
