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基于用户角色的农资供求信息智能推荐系统的研究及实现

摘要第3-4页
Abstract第4页
1 绪论第11-18页
    1.1 研究背景和意义第11-12页
        1.1.1 研究的背景第11页
        1.1.2 研究的意义第11-12页
    1.2 国内外研究现状第12-16页
        1.2.1 农资推荐模式研究现状第12-14页
        1.2.2 个性化推荐系统研究现状第14-15页
        1.2.3 分布式实时计算框架研究现状第15-16页
    1.3 研究内容和技术路线第16-17页
        1.3.1 研究技术路线第16页
        1.3.2 主要研究内容第16-17页
    1.4 本章小结第17-18页
2 相关工作第18-26页
    2.1 个性化推荐算法概述第18-23页
        2.1.1 协同过滤推荐算法第18-20页
        2.1.2 基于内容的推荐算法第20-21页
        2.1.3 基于关联规则的推荐算法第21-22页
        2.1.4 基于混合推荐的推荐算法第22-23页
    2.2 分布式实时推荐系统关键技术第23-24页
        2.2.1 Storm概述第23-24页
        2.2.2 HBase数据库第24页
    2.3 推荐效用评价指标第24-25页
        2.3.1 准确率第24-25页
        2.3.2 覆盖率第25页
    2.4 本章小结第25-26页
3 基于用户角色的农资推荐算法第26-36页
    3.1 个性化推荐算法的选择第26-27页
    3.2 算法设计第27-28页
    3.3 算法过程第28-35页
        3.3.1 建立修正I-U评分矩阵第28-34页
        3.3.2 获得最邻近用户集第34页
        3.3.3 生成预测评分及推荐项第34-35页
    3.4 本章小结第35-36页
4 农资个性化推荐实证研究第36-45页
    4.1 数据来源第36-37页
    4.2 基于项目的协同过滤推荐算法第37-38页
    4.3 基于用户角色的协同过滤算法第38-40页
    4.4 推荐效用评价指标比较第40-44页
    4.5 本章小结第44-45页
5 个性化农资供求信息推荐系统的设计与应用第45-54页
    5.1 个性化农资供求信息推荐系统需求分析第45页
    5.2 系统结构设计第45-46页
        5.2.1 系统总体框架设计第45-46页
        5.2.2 主要功能模块设计第46页
    5.3 个性化农资供求信息推荐系统的实现第46-53页
        5.3.1 智能推荐前台功能实现第46-51页
        5.3.2 智能推荐后台功能实现第51-53页
    5.4 本章小结第53-54页
6 总结和展望第54-55页
    6.1 总结第54页
    6.2 展望第54-55页
参考文献第55-58页
致谢第58-59页
个人简介第59-60页
攻读硕士学位期间的学术活动及成果第60页

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