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大数据下的个性化推荐研究与实现

摘要第5-6页
ABSTRACT第6-7页
第一章 绪论第14-20页
    1.1 研究背景第14-16页
        1.1.1 电子商务的发展状况第14页
        1.1.2 推荐系统的机遇和挑战第14-16页
    1.2 国内外研究现状第16-17页
        1.2.1 推荐系统的发展现状第16页
        1.2.2 推荐算法研究现状第16-17页
    1.3 本课题研究的内容第17-20页
第二章 推荐引擎关键理论与技术研究第20-30页
    2.1 推荐引擎的工作原理第20-21页
    2.2 主流的推荐机制第21-24页
        2.2.1 基于人.统计学的推荐第21-22页
        2.2.2 基于内容的推荐第22页
        2.2.3 基于协同过滤的推荐第22-23页
        2.2.4 混合的推荐机制第23-24页
    2.3 大数据下的数据处理简介第24-25页
        2.3.1 大数据的特点第24页
        2.3.2 大数据的一般处理流程第24-25页
    2.4 相关关键技术研究第25-30页
        2.4.1 Hadoop第25-28页
        2.4.2 Mahout第28-30页
第三章 推荐引擎架构及核心技术研究第30-42页
    3.1 大数据下的推荐引擎所面临的问题第30页
    3.2 推荐引擎模型第30-35页
        3.2.1 解决方案第30-31页
        3.2.2 体系结构第31-33页
        3.2.3 主要模块构成第33-35页
    3.3 分布式推荐算法研究第35-42页
        3.3.1 基于项目的分布式协同过滤推荐算法构建第35-37页
        3.3.2 基于项目的分布式协同过滤推荐存在的问题第37页
        3.3.3 协同过滤方法缺陷问题弥补方案第37-40页
        3.3.4 组合推荐的精确度实验第40-42页
第四章 推荐引擎设计需求分析第42-48页
    4.1 推荐引擎平台需要达成的目标第42页
    4.2 推荐引擎的功能需求第42-47页
        4.2.1 推荐引擎整体功能结构第42-43页
        4.2.2 系统用例分析第43-46页
        4.2.3 系统活动图第46-47页
    4.3 非功能性需求第47页
    4.4 本章小结第47-48页
第五章 推荐引擎的设计第48-64页
    5.1 推荐引擎系统架构第48-49页
    5.2 系统功能架构第49-50页
    5.3 系统的总体功能设计第50-51页
    5.4 数据库设计第51-53页
        5.4.1 数据库逻辑设计第51-52页
        5.4.2 数据库表结构设计第52-53页
    5.5 代码包结构第53-54页
    5.6 在线推荐子系统详细设计第54-62页
        5.6.1 功能描述第54-57页
        5.6.2 功能类图第57-60页
        5.6.3 功能交互图第60-62页
        5.6.4 组件图第62页
    5.7 本章小结第62-64页
第六章 大数据推荐引擎的实现与测试第64-78页
    6.1 实现环境第64-66页
        6.1.1 系统的集群架构第64-65页
        6.1.2 运行软硬件配置第65页
        6.1.3 Hadoop集群环境搭建第65-66页
    6.2 系统的项目结构第66-67页
    6.3 系统功能实现第67-75页
        6.3.1 文本相似度算法实现第67-70页
        6.3.2 基于用户行为的偏好估计算法实现第70-74页
        6.3.3 推荐界面展示第74-75页
    6.4 系统测试与结果分析第75-76页
        6.4.1 测试软硬件环境第75页
        6.4.2 功能测试第75-76页
        6.4.3 并发性能测试第76页
    6.5 本章小结第76-78页
第七章 总结与展望第78-80页
    7.1 本文总结第78页
    7.2 工作展望第78-80页
参考文献第80-84页
致谢第84-86页
作者简介第86-87页

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