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基于Spark平台的高校图书馆图书个性化推荐服务研究

摘要第3-5页
Abstract第5-7页
第1章 绪论第11-18页
    1.1 研究目的与意义第11-13页
    1.2 国内外研究综述第13-15页
        1.2.1 Spark研究现状第13-14页
        1.2.2 个性化推荐技术研究综述第14-15页
        1.2.3 图书馆领域个性化推荐技术研究综述第15页
    1.3 研究的主要工作和安排第15-17页
    1.4 本章小结第17-18页
第2章 相关技术的研究与介绍第18-30页
    2.1 Hadoop生态系统第18-23页
        2.1.1 Hadoop系统介绍第18-19页
        2.1.2 分布式文件系统HDFS第19-21页
        2.1.3 分布式计算框架MapReduce第21-23页
    2.2 Spark生态系统第23-26页
        2.2.1 Spark简介第23页
        2.2.2 Spark生态系统介绍第23-25页
        2.2.3 Spark的系统架构第25-26页
    2.3 个性化推荐系统相关分析第26-29页
        2.3.1 个性化推荐系统模型第26-27页
        2.3.2 个性化推荐算法第27-29页
    2.4 本章小结第29-30页
第3章 Spark平台的优化第30-44页
    3.1 Spark内部原理介绍第30-32页
        3.1.1 Spark内部RDD执行过程第30-31页
        3.1.2 Spark内部RDD的数据依赖第31-32页
    3.2 Spark Shuffle过程介绍第32-33页
    3.3 Spark Shuffle的公平调度算法第33-34页
    3.4 基于公平调度算法改进的自适应调度算法第34-40页
        3.4.1 相关定义第35页
        3.4.2 基于公平调度算法改进的自适应调度算法介绍第35-38页
        3.4.3 基于公平调度算法改进的自适应调度算法的具体实现第38-40页
    3.5 Group ByKey操作原理第40页
    3.6 实验描述与分析第40-43页
        3.6.1 实验环境第40-41页
        3.6.2 实验数据与结果分析第41-43页
    3.7 本章小结第43-44页
第4章 基于Spark平台图书推荐算法的实现与优化第44-62页
    4.1 图书个性化推荐中的中文分词第44-47页
        4.1.1 常见的中文分词算法的对比分析第44-45页
        4.1.2 基于ICTCLAS中文分词算法的分析与改进第45-47页
        4.1.3 图书中文分词效果实验第47页
    4.2 计算逆向文件频率(IDF)第47-48页
    4.3 构建向量空间模型(VSM)第48-49页
    4.4 基于读者-借阅图书书名推荐算法第49-50页
        4.4.1 基于读者-借阅图书书名推荐算法的具体实现第49-50页
    4.5 改进的基于Spark平台的图书推荐算法第50-52页
        4.5.1 基于读者-借阅图书分类的协同过滤推荐算法第50-52页
        4.5.2 相似度计算的改进第52页
        4.5.3 改进的图书推荐算法的具体实现第52页
    4.6 改进的基于Spark平台图书推荐算法的并行化实现第52-54页
    4.7 基于读者-读者的协同过滤推荐算法第54-56页
        4.7.1 基于读者-读者的协同过滤推荐算法的具体实现第54-55页
        4.7.2 基于读者-读者相似度计算的改进第55-56页
    4.8 实验描述与分析第56-61页
        4.8.1 评价推荐算法指标第56-57页
        4.8.2 实验结果与分析第57-60页
        4.8.3 产生推荐结果第60-61页
    4.9 本章小结第61-62页
第5章 基于Spark平台的高校图书馆图书推荐系统设计与实现第62-69页
    5.1 整体框架设计第62-63页
    5.2 图书借阅情况的统计分析第63-65页
    5.3 系统功能模块实现第65-68页
    5.4 本章小结第68-69页
第6章 总结与展望第69-71页
    6.1 工作总结第69-70页
    6.2 工作展望第70-71页
参考文献第71-75页
致谢第75-76页
攻读硕士学位期间的研究成果第76页

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