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面向用户个性化推荐的日志分析系统设计与实现

摘要第4-6页
ABSTRACT第6-7页
第一章 绪论第11-17页
    1.1 研究背景第11页
    1.2 相关工作第11-13页
        1.2.1 畅邮视频搜索系统介绍第12页
        1.2.2 视频推荐发展现状第12-13页
    1.3 本文研究内容及贡献第13-15页
        1.3.1 面临的挑战第13-14页
        1.3.2 系统目标第14页
        1.3.3 解决方案第14-15页
    1.4 本文组织结构第15-16页
    1.5 本章小结第16-17页
第二章 搜索引擎与推荐引擎的研究与分析第17-25页
    2.1 搜索引擎与推荐引擎分析第17页
    2.2 推荐引擎技术的研究与分析第17-24页
        2.2.1 推荐系统架构分析第17-19页
        2.2.2 推荐算法研究与分析第19-22页
        2.2.3 几种推荐引擎的研究第22-24页
    2.3 本章小结第24-25页
第三章 面向用户个性化推荐的日志分析系统概述第25-33页
    3.1 系统框架模型概述第25页
    3.2 系统功能模块简介第25-27页
        3.2.1 日志收集模块第25-26页
        3.2.2 日志存储分析模块第26页
        3.2.3 推荐引擎模块第26页
        3.2.4 结果反馈模块第26-27页
    3.3 系统实现工具的研究与分析第27-32页
        3.3.1 Apache Hadoop项目简介第27-28页
        3.3.2 数据存储分析工具的研究与分析第28-32页
        3.3.3 推荐工具的研究与分析第32页
    3.4 本章小结第32-33页
第四章 面向用户个性化推荐的日志分析系统设计与实现第33-44页
    4.1 系统架构设计第33页
    4.2 可行性分析第33-35页
    4.3 系统设计与实现第35-42页
        4.3.1 日志收集模块第35-36页
        4.3.2 日志存储分析模块第36-39页
        4.3.3 推荐引擎模块第39-41页
        4.3.4 结果反馈模块第41-42页
    4.4 系统数据流分析第42-43页
    4.5 本章小结第43-44页
第五章 Mahout推荐工具源码分析及优化第44-56页
    5.1 Mahout源码框架概况第44-45页
    5.2 推荐工具Taste源码分析第45-52页
        5.2.1 DataModel模块第45-48页
        5.2.2 Similarity模块第48-49页
        5.2.3 UserNeighborhood模块第49-50页
        5.2.4 Recommender模块第50-52页
        5.2.5 Evaluator模块第52页
    5.3 Mahout推荐工具源码优化第52-55页
        5.3.1 依据时间遗忘曲线原理进行优化第52-54页
        5.3.2 相似度计算优化第54-55页
    5.4 本章小结第55-56页
第六章 实验及测试第56-68页
    6.1 实验环境第56-57页
        6.1.1 硬件配置第56-57页
        6.1.2 软件配置第57页
    6.2 面向用户个性化推荐的日志分析系统功能及性能测试第57-62页
        6.2.1 Hadoop集群、Hive及Mahout的功能测试第57-59页
        6.2.2 Hive数据定义与操作功能测试第59-60页
        6.2.3 可靠性与可扩展性测试第60-61页
        6.2.4 日志分析和推荐计算效率测试第61-62页
    6.3 个性化推荐结果测试第62-65页
        6.3.1 测试场景第62页
        6.3.2 测试指标第62-63页
        6.3.3 测试结果第63-65页
    6.4 实际运行试验第65-67页
    6.5 本章小结第67-68页
第七章 总结和展望第68-70页
    7.1 本文工作总结第68页
    7.2 今后研究展望第68-70页
参考文献第70-72页
缩略语第72-73页
致谢第73-74页
攻读学位期间发表的学术论文和科研情况第74页

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