| 摘要 | 第4-5页 |
| ABSTRACT | 第5-6页 |
| 第一章 绪论 | 第11-15页 |
| 1.1 背景与意义 | 第11-12页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第12-13页 |
| 1.3 主要研究内容和创新点 | 第13-14页 |
| 1.4 论文的结构及安排 | 第14-15页 |
| 第二章 相关概念与工作 | 第15-23页 |
| 2.1 有限混合模型 | 第15-18页 |
| 2.1.1 概述 | 第15-16页 |
| 2.1.2 符号描述 | 第16-18页 |
| 2.2 协同过滤算法 | 第18-21页 |
| 2.2.1 概述 | 第18页 |
| 2.2.2 符号描述 | 第18-20页 |
| 2.2.3 Slope One | 第20-21页 |
| 2.3 相关工作及存在的问题 | 第21-22页 |
| 2.4 本章小结 | 第22-23页 |
| 第三章 基于多项式有限混合模型的协同过滤算法 | 第23-33页 |
| 3.1 多项式有限混合模型 | 第23-24页 |
| 3.2 结合Slope One的优化算法 | 第24-27页 |
| 3.2.1 引入最小信息长度准则 | 第24-26页 |
| 3.2.2 Slope One改进推荐算法 | 第26-27页 |
| 3.3 实验与仿真 | 第27-31页 |
| 3.3.1 评估标准 | 第27-28页 |
| 3.3.2 聚类效果 | 第28-30页 |
| 3.3.3 对比实验 | 第30-31页 |
| 3.4 本章小结 | 第31-33页 |
| 第四章 多项式混合模型推荐算法的MapReduce实现 | 第33-51页 |
| 4.1 Hadoop平台简介 | 第33页 |
| 4.2 MapReduce编程模型 | 第33-34页 |
| 4.3 EM算法的MapReduce实现 | 第34-39页 |
| 4.3.1 算法结构设计 | 第34-36页 |
| 4.3.2 算法实现 | 第36-39页 |
| 4.4 Slope One改进算法的MapReduce实现 | 第39-41页 |
| 4.4.1 算法结构设计 | 第39-40页 |
| 4.4.2 算法实现 | 第40-41页 |
| 4.5 实验与仿真 | 第41-49页 |
| 4.5.1 实验环境 | 第41-43页 |
| 4.5.2 实验结果分析 | 第43-49页 |
| 4.6 本章小结 | 第49-51页 |
| 总结与展望 | 第51-53页 |
| 参考文献 | 第53-57页 |
| 攻读学位期间发表的论文 | 第57-59页 |
| 致谢 | 第59页 |