商品搜索关键字智能提示技术的研究与实现
| 摘要 | 第4-6页 |
| ABSTRACT | 第6-7页 |
| 第一章 绪论 | 第11-16页 |
| 1.1 研究背景 | 第11-12页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第12-13页 |
| 1.3 研究问题及分析 | 第13-14页 |
| 1.4 本文主要研究内容 | 第14页 |
| 1.5 论文的组织安排 | 第14-16页 |
| 第二章 相关技术 | 第16-22页 |
| 2.1 数据挖掘 | 第16-18页 |
| 2.1.1 数据挖掘的简介 | 第16页 |
| 2.1.2 数据挖掘过程 | 第16-17页 |
| 2.1.3 日志挖掘 | 第17-18页 |
| 2.2 HADOOP介绍 | 第18-20页 |
| 2.2.1 Hadoop简介 | 第18页 |
| 2.2.2 HDFS分布式文件系统 | 第18页 |
| 2.2.3 MapReduce并行计算框架 | 第18-20页 |
| 2.3 关键字智能提示 | 第20-21页 |
| 2.3.1 基于知识模型的关键字词库构建 | 第20-21页 |
| 2.3.2 基于日志挖掘的关键字词库构建 | 第21页 |
| 2.4 本章小结 | 第21-22页 |
| 第三章 商品搜索关键字智能提示原理 | 第22-31页 |
| 3.1 商品搜索关键字智能提示机制 | 第22-24页 |
| 3.2 商品搜索关键字词库模型 | 第24-26页 |
| 3.3 商品搜索关键字智能提示算法 | 第26-30页 |
| 3.3.1 日志数据 | 第26-27页 |
| 3.3.2 离线日志挖掘算法 | 第27-29页 |
| 3.3.3 在线关键字提示算法 | 第29-30页 |
| 3.4 本章小结 | 第30-31页 |
| 第四章 关键字智能提示系统的设计与实现 | 第31-43页 |
| 4.1 关键字智能提示系统总体设计 | 第31-32页 |
| 4.2 离线日志挖掘模块的设计与实现 | 第32-38页 |
| 4.2.1 Hadoop分布式平台部署 | 第32-33页 |
| 4.2.2 数据预处理 | 第33页 |
| 4.2.3 用户搜索日志挖掘 | 第33-35页 |
| 4.2.4 用户购物行为日志挖掘 | 第35-36页 |
| 4.2.5 关键字词库生成 | 第36-38页 |
| 4.3 在线智能提示模块的设计与实现 | 第38-41页 |
| 4.4 关键字智能提示系统在项目中的应用 | 第41页 |
| 4.5 本章小结 | 第41-43页 |
| 第五章 实验结果分析 | 第43-48页 |
| 5.1 实验环境 | 第43-44页 |
| 5.1.1 硬件环境介绍 | 第43页 |
| 5.1.2 软件环境介绍 | 第43-44页 |
| 5.2 实验数据 | 第44页 |
| 5.3 评价指标 | 第44-45页 |
| 5.4 实验内容以及结果分析 | 第45-48页 |
| 5.4.1 关键字智能提示算法验证 | 第45-46页 |
| 5.4.2 响应时间验证 | 第46页 |
| 5.4.3 Hadoop性能验证 | 第46-48页 |
| 第六章 总结与展望 | 第48-50页 |
| 6.1 主要结论 | 第48-49页 |
| 6.2 研究展望 | 第49-50页 |
| 参考文献 | 第50-53页 |
| 在学期间的研究成果 | 第53-54页 |
| 致谢 | 第54页 |
