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基于云计算的推荐算法研究

摘要第1-5页
ABSTRACT第5-9页
第一章 绪论第9-16页
   ·课题背景第9-11页
   ·研究目的和意义第11-13页
   ·国内外研究现状第13-14页
   ·课题研究的主要内容第14页
   ·论文结构第14-16页
第二章 云计算技术基础第16-34页
   ·云计算简介第16-22页
     ·云计算的概念第16-18页
     ·云计算的主要服务形式第18-20页
     ·云计算的技术特点第20-22页
   ·典型云计算平台介绍第22-28页
     ·Amazon弹性计算云第22-23页
     ·Windows Azure云平台第23-24页
     ·Google云计算平台第24-28页
   ·开源云计算平台Hadoop第28-33页
     ·HDFS分布式文件系统第29-30页
     ·MapReduce编程模式第30-33页
   ·本章小结第33-34页
第三章 协同过滤推荐算法及其改进方案第34-47页
   ·推荐系统简介第34-37页
   ·基于用户的协同过滤推荐算法第37-40页
     ·协同过滤概述第37-38页
     ·基于用户的协同过滤第38-39页
     ·算法过程描述第39-40页
   ·协同过滤算法的改进第40-46页
     ·一种解决数据稀疏性的方法第40-42页
     ·一种增量式协同过滤算法第42-43页
     ·改进算法与传统算法的实验对比第43-46页
   ·本章小结第46-47页
第四章 增量式推荐算法在Hadoop平台上的实现第47-73页
   ·算法基本流程第47-48页
   ·IM的MapReduce化第48-61页
   ·RM的MapReduce化第61-65页
   ·Hadoop云平台上的实验第65-72页
     ·Hadoop集群的搭建和部署第65-68页
     ·基于Eclipse的Hadoop应用开发第68-71页
     ·实验设计与结果分析第71-72页
   ·本章小结第72-73页
第五章 总结与展望第73-75页
   ·本文的研究总结第73页
   ·下一步的工作计划第73-75页
致谢第75-76页
参考文献第76-79页
附录第79-81页
在学期间取得的研究成果第81-82页

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