| 摘要 | 第5-6页 |
| abstract | 第6页 |
| 第一章 绪论 | 第10-16页 |
| 1.1 研究背景和意义 | 第10-11页 |
| 1.2 推荐系统的研究内容和国内外研究现状 | 第11-13页 |
| 1.2.1 推荐系统的研究内容 | 第11-12页 |
| 1.2.2 推荐系统的国内外研究现状 | 第12-13页 |
| 1.3 主要工作和研究内容 | 第13-14页 |
| 1.4 结构安排 | 第14-16页 |
| 第二章 系统的理论和技术 | 第16-25页 |
| 2.1 推荐系统的简介 | 第16页 |
| 2.2 推荐技术的分类 | 第16-19页 |
| 2.3 LBS和相关的定位技术的介绍 | 第19-21页 |
| 2.3.1 LBS的介绍 | 第19-20页 |
| 2.3.2 LBS云服务 | 第20-21页 |
| 2.3.3 几种定位技术的介绍 | 第21页 |
| 2.4 开源框架EasyRec的介绍 | 第21-23页 |
| 2.5 SolrCloud技术 | 第23-24页 |
| 2.5.1 SolrCloud简介 | 第23页 |
| 2.5.2 SolrCloud的结构及部署 | 第23-24页 |
| 2.6 本章小结 | 第24-25页 |
| 第三章 系统的需求分析与总体设计 | 第25-35页 |
| 3.1 系统的可行性分析 | 第25-28页 |
| 3.1.1 技术的可行性研究 | 第25-27页 |
| 3.1.2 经济可行性分析 | 第27-28页 |
| 3.2 系统的需求分析 | 第28-30页 |
| 3.2.1 系统功能性的需求分析 | 第28-30页 |
| 3.2.2 系统非功能性的需求分析 | 第30页 |
| 3.3 系统的总体设计 | 第30-34页 |
| 3.3.1 系统的总体架构设计 | 第30-31页 |
| 3.3.2 系统的工程结构 | 第31-33页 |
| 3.3.3 系统的用例图 | 第33-34页 |
| 3.4 本章小结 | 第34-35页 |
| 第四章 算法的介绍和改进 | 第35-49页 |
| 4.1 基于地理位置的推荐思想介绍 | 第35-36页 |
| 4.2 协同过滤的介绍 | 第36-43页 |
| 4.2.1 协同过滤技术的介绍 | 第36-37页 |
| 4.2.2 协同过滤算法的缺陷 | 第37页 |
| 4.2.3 基于项目的协同过滤算法 | 第37-39页 |
| 4.2.4 基于用户的协同过滤算法 | 第39-43页 |
| 4.3 遗忘曲线规律的启发 | 第43-45页 |
| 4.4 理论性假设和算法改进 | 第45-48页 |
| 4.4.1 理论性假设 | 第45页 |
| 4.4.2 基于项目的协同过滤算法的改进 | 第45-47页 |
| 4.4.3 基于用户的协同过滤算法的改进 | 第47-48页 |
| 4.5 本章小结 | 第48-49页 |
| 第五章 算法的测试与分析 | 第49-56页 |
| 5.1 推荐系统常用的评测指标 | 第49-51页 |
| 5.2 基于项目的协同过滤算法的实验过程及结果分析 | 第51-55页 |
| 5.2.1 数据来源和数据预处理 | 第51-52页 |
| 5.2.2 测试环境与测试方法 | 第52-53页 |
| 5.2.3 评测标准 | 第53页 |
| 5.2.4 实验测试结果与分析 | 第53-55页 |
| 5.2.5 实验结论 | 第55页 |
| 5.3 本章小结 | 第55-56页 |
| 第六章 系统的详细设计与实现 | 第56-71页 |
| 6.1 系统开发环境和工具 | 第56页 |
| 6.2 主要功能模块的设计与实现 | 第56-70页 |
| 6.2.1 首页的设计与实现 | 第57-58页 |
| 6.2.2 商品详情的设计与实现 | 第58-60页 |
| 6.2.3 商品管理的设计与实现 | 第60-64页 |
| 6.2.4 商品推荐的设计与实现 | 第64-66页 |
| 6.2.5 系统订单模块的设计与实现 | 第66-67页 |
| 6.2.6 系统搜索模块的具体实现 | 第67-70页 |
| 6.3 本章小结 | 第70-71页 |
| 第七章 总结和展望 | 第71-73页 |
| 7.1 论文主要工作 | 第71-72页 |
| 7.2 今后工作展望 | 第72-73页 |
| 致谢 | 第73-74页 |
| 参考文献 | 第74-78页 |
| 攻读硕士学位期间取得的成果 | 第78-79页 |