视频推荐系统数据分析决策平台
| 摘要 | 第1-6页 |
| Abstract | 第6-7页 |
| 目录 | 第7-9页 |
| 第1章 绪论 | 第9-14页 |
| ·课题研究背景 | 第9-12页 |
| ·推荐系统的产生 | 第9-10页 |
| ·推荐系统在互联网中的应用 | 第10-11页 |
| ·推荐系统的评估方法 | 第11-12页 |
| ·国内外研究现状 | 第12-13页 |
| ·课题主要研究内容及意义 | 第13页 |
| ·论文的组织结构 | 第13-14页 |
| 第2章 相关技术及理论 | 第14-21页 |
| ·Hadoop 相关技术介绍 | 第14-17页 |
| ·HDFS-分布式文件系统 | 第14-16页 |
| ·MAP/REDUCE-分布式计算 | 第16-17页 |
| ·多线程与正则匹配 | 第17-19页 |
| ·Linux 环境多线程编程 | 第17-18页 |
| ·正则匹配 | 第18-19页 |
| ·参数估计 | 第19-20页 |
| ·点估计 | 第19-20页 |
| ·区间估计 | 第20页 |
| ·本章小结 | 第20-21页 |
| 第3章 视频推荐系统数据分析决策平台的需求分析 | 第21-32页 |
| ·项目背景 | 第22-23页 |
| ·推荐支撑平台整体架构 | 第23-24页 |
| ·平台数据分析 | 第24-30页 |
| ·功能模块分析 | 第30-31页 |
| ·本章小结 | 第31-32页 |
| 第4章 视频推荐系统数据分析决策平台的设计与实现 | 第32-45页 |
| ·原始日志文件分布式处理分析 | 第32-33页 |
| ·点击率统计的多线程处理与正则匹配分析 | 第33-35页 |
| ·点击率估计的研究 | 第35-36页 |
| ·视频推荐系统数据分析决策平台的概要设计 | 第36-38页 |
| ·系统的流程 | 第36-37页 |
| ·系统的模块 | 第37页 |
| ·模块间的接口设计 | 第37-38页 |
| ·视频推荐系统数据分析决策平台的具体实现 | 第38-44页 |
| ·系统的开发环境 | 第38页 |
| ·日志处理模块 | 第38-40页 |
| ·统计模块 | 第40-43页 |
| ·统计管理模块 | 第43页 |
| ·决策分析模块 | 第43-44页 |
| ·本章小结 | 第44-45页 |
| 第5章 实验与结果 | 第45-50页 |
| ·性能测试 | 第45-46页 |
| ·点击率实验设计与分析 | 第46-48页 |
| ·Baseline 点击率方案的设计 | 第46-47页 |
| ·结果展示 | 第47-48页 |
| ·决策前后推荐整体点击率对比分析 | 第48-49页 |
| ·本章小结 | 第49-50页 |
| 第6章 总结与展望 | 第50-52页 |
| ·工作总结 | 第50-51页 |
| ·改进方向 | 第51-52页 |
| 参考文献 | 第52-54页 |
| 致谢 | 第54-55页 |
| 附件 | 第55页 |
