基于Hadoop平台的大学生个性化就业推荐系统的构建与研究
| 摘要 | 第1-5页 |
| Abstract | 第5-9页 |
| 1 绪论 | 第9-15页 |
| ·研究背景与意义 | 第9-10页 |
| ·推荐系统的发展现状 | 第10-11页 |
| ·就业服务信息现状 | 第11-13页 |
| ·研究课题来源 | 第13页 |
| ·本文的主要工作 | 第13-15页 |
| 2 个性化推荐系统与Hadoop平台 | 第15-31页 |
| ·个性化推荐系统概述 | 第15页 |
| ·个性化推荐策略 | 第15-24页 |
| ·协同过滤推荐 | 第15-21页 |
| ·基于内容的推荐 | 第21-22页 |
| ·基于知识的推荐 | 第22-23页 |
| ·混合推荐 | 第23-24页 |
| ·Hadoop平台与关键技术介绍 | 第24-30页 |
| ·Hadoop平台 | 第24-26页 |
| ·分布式网络爬虫Nutch | 第26-28页 |
| ·分布式数据库HBase | 第28-29页 |
| ·Mahout | 第29-30页 |
| ·本章小结 | 第30-31页 |
| 3 系统分析与设计 | 第31-45页 |
| ·系统设计目标 | 第31页 |
| ·系统总体架构 | 第31-35页 |
| ·系统主要组成部分 | 第31-33页 |
| ·系统的工作流程 | 第33-34页 |
| ·系统功能模块 | 第34-35页 |
| ·个性化推荐引擎设计 | 第35-38页 |
| ·基于mahout的分布式推荐策略 | 第38-41页 |
| ·Mahout中基于内容的分布式推荐 | 第38-39页 |
| ·Mahout中基于物品的协同过滤分布式推荐 | 第39-41页 |
| ·混合推荐方案 | 第41页 |
| ·数据库设计 | 第41-44页 |
| ·数据需求说明与分析 | 第42页 |
| ·表结构设计 | 第42-44页 |
| ·本章小结 | 第44-45页 |
| 4 系统实现 | 第45-69页 |
| ·系统环境 | 第45-54页 |
| ·系统部署概况 | 第45-46页 |
| ·Hadoop集群环境配置 | 第46-54页 |
| ·系统的实现 | 第54-62页 |
| ·个性化推荐模块的实现 | 第54-60页 |
| ·用户相关模块的实现 | 第60-61页 |
| ·分布式系统模块的实现 | 第61-62页 |
| ·仿真实验与结果 | 第62-65页 |
| ·实验评估方法 | 第62页 |
| ·实验评估结果 | 第62-63页 |
| ·系统功能展示 | 第63-65页 |
| ·系统测试 | 第65-67页 |
| ·功能测试 | 第65-66页 |
| ·性能测试 | 第66-67页 |
| ·本章小结 | 第67-69页 |
| 5 总结与展望 | 第69-71页 |
| ·回顾与总结 | 第69-70页 |
| ·展望 | 第70-71页 |
| 致谢 | 第71-73页 |
| 参考文献 | 第73-76页 |
