| 摘要 | 第4-5页 |
| Abstract | 第5-6页 |
| 第一章 绪论 | 第9-15页 |
| 1.1 研究背景 | 第9-10页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第10-13页 |
| 1.2.1 国外研究现状 | 第10-11页 |
| 1.2.2 国内研究现状 | 第11-13页 |
| 1.3 研究内容 | 第13-15页 |
| 第二章 个性化推荐系统相关技术概述 | 第15-27页 |
| 2.1 推荐算法简介 | 第15-18页 |
| 2.1.1 基于内容的推荐算法 | 第15-16页 |
| 2.1.2 基于协同过滤的推荐算法 | 第16-18页 |
| 2.1.3 基于关联规则的推荐算法 | 第18页 |
| 2.2 Hadoop与MapReduce编程框架介绍 | 第18-22页 |
| 2.2.1 Hadoop介绍 | 第18-20页 |
| 2.2.2 MapReduce介绍 | 第20-22页 |
| 2.3 Apache Mahout | 第22-24页 |
| 2.4 MongoDB介绍 | 第24-25页 |
| 2.5 本章小结 | 第25-27页 |
| 第三章 推荐系统的需求分析与总体设计 | 第27-37页 |
| 3.1 推荐系统的整体目标 | 第27-28页 |
| 3.2 推荐系统的需求分析 | 第28-32页 |
| 3.2.1 日志模块 | 第31页 |
| 3.2.2 推荐引擎模块 | 第31页 |
| 3.2.3 推荐结果存储模块 | 第31-32页 |
| 3.3 推荐系统的非功能性需求 | 第32-33页 |
| 3.4 系统总体设计 | 第33-34页 |
| 3.5 数据库设计 | 第34-35页 |
| 3.6 本章小结 | 第35-37页 |
| 第四章 推荐系统的详细设计与实现 | 第37-53页 |
| 4.1 推荐系统使用的推荐算法 | 第37-40页 |
| 4.2 系统功能模块设计 | 第40-43页 |
| 4.2.1 日志模块 | 第40-41页 |
| 4.2.2 推荐引擎模块 | 第41-43页 |
| 4.2.3 推荐结果存储 | 第43页 |
| 4.3 系统功能模块实现 | 第43-51页 |
| 4.3.1 日志模块 | 第44-46页 |
| 4.3.2 推荐引擎模块 | 第46-51页 |
| 4.3.3 推荐结果存储 | 第51页 |
| 4.4 本章小结 | 第51-53页 |
| 第五章 推荐系统的测试 | 第53-61页 |
| 5.1 测试环境 | 第53-54页 |
| 5.2 功能测试 | 第54-57页 |
| 5.2.1 日志模块测试 | 第54-55页 |
| 5.2.2 推荐引擎模块测试 | 第55-57页 |
| 5.3 推荐系统性能评估 | 第57-59页 |
| 5.4 本章小结 | 第59-61页 |
| 第六章 总结与展望 | 第61-63页 |
| 6.1 总结 | 第61-62页 |
| 6.2 展望 | 第62-63页 |
| 参考文献 | 第63-65页 |
| 致谢 | 第65-67页 |
| 个人简历、在学期间发表的论文与研究成果 | 第67页 |