| 摘要 | 第3-4页 |
| Abstract | 第4-5页 |
| 第1章 前言 | 第8-14页 |
| 1.1 研究意义 | 第8-9页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第9-11页 |
| 1.3 本文的主要研究内容 | 第11-12页 |
| 1.4 论文结构 | 第12-14页 |
| 第2章 背景知识 | 第14-22页 |
| 2.1 D-S证据理论简介 | 第14-15页 |
| 2.2 Hadoop简介 | 第15-21页 |
| 2.2.1 Hadoop概述 | 第15-17页 |
| 2.2.2 HDFS分布式文件系统 | 第17-18页 |
| 2.2.3 MapReduce编程模型 | 第18-21页 |
| 2.3 本章小结 | 第21-22页 |
| 第3章 用户偏好表示 | 第22-26页 |
| 3.1 用户偏好定义 | 第22-23页 |
| 3.2 基于边际效用的用户偏好表示 | 第23-25页 |
| 3.3 本章小结 | 第25-26页 |
| 第4章 基于D-S证据理论的数据密集型的用户偏好发现 | 第26-32页 |
| 4.1 基于D-S证据理论的联合算子 | 第26-27页 |
| 4.2 基于MapReduce的用户偏好发现算法 | 第27-30页 |
| 4.3 本章小结 | 第30-32页 |
| 第5章 实验结果和原型系统 | 第32-46页 |
| 5.1 实验设置 | 第32页 |
| 5.2 有效性测试 | 第32-35页 |
| 5.3 执行效率测试 | 第35-38页 |
| 5.4 基于D-S证据理论的用户偏好发现仿真软件 | 第38-45页 |
| 5.4.1 软件的主要功能简介 | 第38-39页 |
| 5.4.2 系统设计 | 第39-40页 |
| 5.4.3 软件主要界面 | 第40-45页 |
| 5.5 本章小结 | 第45-46页 |
| 第6章 总结与展望 | 第46-48页 |
| 附录 | 第48-56页 |
| A1. 攻读硕士学位期间参与的科研项目 | 第48页 |
| A2. 攻读硕士学位期间发表的论文 | 第48页 |
| A3. 攻读硕士学位期间申请获得的计算机软件著作权登记 | 第48-49页 |
| A4. 论文中主要算法的实现代码 | 第49-56页 |
| 参考文献 | 第56-60页 |
| 致谢 | 第60页 |