基于用户偏好及产品标签的推荐系统的研究与实现
| 摘要 | 第4-5页 |
| ABSTRACT | 第5-6页 |
| 第一章 绪论 | 第9-14页 |
| 1.1 研究背景及意义 | 第9页 |
| 1.2 国内外研究现状及发展趋势 | 第9-11页 |
| 1.3 论文研究内容 | 第11-12页 |
| 1.4 论文结构 | 第12-14页 |
| 第二章 系统相关理论及技术介绍 | 第14-26页 |
| 2.1 推荐系统中旅游产品标签的相关知识 | 第14-18页 |
| 2.1.1 标签的简介 | 第14页 |
| 2.1.2 标签的发展 | 第14-16页 |
| 2.1.3 标签的特点 | 第16页 |
| 2.1.4 标签的应用 | 第16-18页 |
| 2.2 推荐系统算法 | 第18-21页 |
| 2.2.1 协同过滤的推荐算法 | 第18-20页 |
| 2.2.2 基于内容的推荐算法 | 第20页 |
| 2.2.3 基于标签的推荐算法 | 第20-21页 |
| 2.2.4 三种推荐算法对比 | 第21页 |
| 2.3 Hadoop生态链 | 第21-26页 |
| 2.3.1 Hadoop简介 | 第21-22页 |
| 2.3.2 HDFS | 第22-23页 |
| 2.3.3 MapReduce | 第23-24页 |
| 2.3.4 HBase | 第24-26页 |
| 第三章 核心推荐算法设计 | 第26-34页 |
| 3.1 推荐算法整体概览 | 第26-27页 |
| 3.2 产品画像算法 | 第27-28页 |
| 3.3 用户画像算法 | 第28-29页 |
| 3.4 用户产品映射 | 第29-31页 |
| 3.5 基于大数据的分布式算法 | 第31-34页 |
| 3.5.1 MapReduce编程模型 | 第31页 |
| 3.5.2 产品画像部分 | 第31-32页 |
| 3.5.3 用户画像部分 | 第32页 |
| 3.5.4 用户产品映射部分 | 第32-34页 |
| 第四章 用户偏好及产品标签的推荐系统的需求分析 | 第34-38页 |
| 4.1 用户角色分析 | 第34页 |
| 4.2 功能需求分析 | 第34-37页 |
| 4.3 性能需求分析 | 第37-38页 |
| 第五章 用户偏好及产品标签的推荐系统的总体设计 | 第38-46页 |
| 5.1 系统物理架构设计 | 第38-39页 |
| 5.2 系统功能架构设计 | 第39-40页 |
| 5.2.1 推荐模型训练系统模块 | 第39-40页 |
| 5.2.2 页面展示系统模块 | 第40页 |
| 5.3 系统层次架构设计 | 第40-42页 |
| 5.4 系统数据模型设计 | 第42-45页 |
| 5.4.1 数据库模式 | 第42-43页 |
| 5.4.2 数据表设计 | 第43-45页 |
| 5.5 系统展示模块的设计 | 第45-46页 |
| 第六章 系统的主要功能的详细设计与编码实现 | 第46-57页 |
| 6.1 数据的产生与预处理 | 第46-47页 |
| 6.1.1 原始产品数据部分 | 第46页 |
| 6.1.2 原始订单数据部分 | 第46-47页 |
| 6.1.3 原始浏览日志部分 | 第47页 |
| 6.1.4 原始城市数据部分 | 第47页 |
| 6.2 产品画像的设计与实现 | 第47-49页 |
| 6.2.1 产品画像流程表示 | 第47页 |
| 6.2.2 产品画像详细实现过程 | 第47-49页 |
| 6.3 用户画像的设计与实现 | 第49-52页 |
| 6.3.1 用户画像流程表示 | 第49-50页 |
| 6.3.2 用户画像详细实现过程 | 第50-52页 |
| 6.4 用户产品映射的设计与实现 | 第52页 |
| 6.5 展示模块设计与实现 | 第52-54页 |
| 6.5.1 MVC设计模式 | 第52-53页 |
| 6.5.2 类设计与实现 | 第53页 |
| 6.5.3 推荐结果展示 | 第53-54页 |
| 6.6 推荐结果性能及评估 | 第54-57页 |
| 第七章 结束语 | 第57-59页 |
| 7.1 论文工作总结 | 第57页 |
| 7.2 不足之处 | 第57-59页 |
| 参考文献 | 第59-62页 |
| 致谢 | 第62-63页 |
| 攻读学位期间发表的学术论文目录 | 第63页 |
