| 摘要 | 第4-5页 |
| ABSTRACT | 第5页 |
| 第1章 绪论 | 第8-13页 |
| 1.1 课题背景及研究的目的和意义 | 第8页 |
| 1.2 与本课题有关的国内外研究状况 | 第8-11页 |
| 1.3 本文的主要研究内容 | 第11页 |
| 1.4 论文组织结构 | 第11-13页 |
| 第2章 音乐推荐系统关键技术 | 第13-26页 |
| 2.1 推荐引擎相关技术研究 | 第13-20页 |
| 2.1.1 推荐引擎概要介绍 | 第13-14页 |
| 2.1.2 推荐引擎相关算法研究 | 第14-20页 |
| 2.2 SPARK平台相关技术 | 第20-25页 |
| 2.2.1 Spark平台简介 | 第20-21页 |
| 2.2.2 Spark编程模型和原理概述 | 第21-25页 |
| 2.3 MAXCOMPUTE服务简介 | 第25页 |
| 2.4 音乐推荐系统关键技术 | 第25页 |
| 2.5 本章小结 | 第25-26页 |
| 第3章 音乐推荐系统需求分析和总体设计 | 第26-36页 |
| 3.1 音乐推荐系统需求分析 | 第26-30页 |
| 3.1.1 音乐推荐系统功能需求 | 第26-29页 |
| 3.1.2 音乐推荐系统非功能需求 | 第29-30页 |
| 3.2 音乐推荐系统总体设计 | 第30-35页 |
| 3.2.1 音乐推荐系统功能结构设计 | 第30页 |
| 3.2.2 音乐推荐系统架构设计 | 第30-32页 |
| 3.2.3 音乐推荐系统数据仓库库设计 | 第32-35页 |
| 3.3 本章小结 | 第35-36页 |
| 第4章 音乐推荐系统设计与实现 | 第36-64页 |
| 4.1 数据导入和预处理模块的设计与实现 | 第36页 |
| 4.2 推荐引擎模块的设计与实现 | 第36-59页 |
| 4.2.1 推荐引擎模块总体设计与实现 | 第37-41页 |
| 4.2.2 基于用户的协同过滤推荐的设计与实现 | 第41-45页 |
| 4.2.3 组合基于物品内容和基于物品的协同过滤推荐的设计与实现 | 第45-50页 |
| 4.2.4 基于隐语义模型推荐的设计与实现 | 第50-53页 |
| 4.2.5 基于二分图模型推荐的设计与实现 | 第53-56页 |
| 4.2.6 算法实现细节优化 | 第56-58页 |
| 4.2.7 算法性能对比 | 第58-59页 |
| 4.3 推荐结果评估模块的设计与实现 | 第59-63页 |
| 4.3.1 离线实验和评估 | 第59-61页 |
| 4.3.2 在线实验和评估 | 第61-63页 |
| 4.4 本章小结 | 第63-64页 |
| 第5章 音乐推荐系统的部署与测试 | 第64-70页 |
| 5.1 音乐推荐系统部署 | 第64-67页 |
| 5.2 音乐推荐系统测试 | 第67-69页 |
| 5.2.1 音乐推荐系统功能测试 | 第67-69页 |
| 5.2.2 音乐推荐系统非功能测试 | 第69页 |
| 5.3 本章小结 | 第69-70页 |
| 结论 | 第70-72页 |
| 参考文献 | 第72-76页 |
| 致谢 | 第76-77页 |
| 个人简历 | 第77页 |