基于hadoop的高校图书馆图书推荐系统研究及实现
| 摘要 | 第5-6页 |
| ABSTRACT | 第6-7页 |
| 第一章 绪论 | 第10-14页 |
| 1.1 论文研究背景与意义 | 第10-11页 |
| 1.1.1 论文研究背景 | 第10-11页 |
| 1.1.2 论文研究意义 | 第11页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第11-12页 |
| 1.3 主要研究内容 | 第12-13页 |
| 1.4 本文的组织结构 | 第13-14页 |
| 第二章 混合推荐算法研究 | 第14-30页 |
| 2.1 推荐算法 | 第14-23页 |
| 2.1.1 基于用户的协同过滤推荐算法 | 第14-16页 |
| 2.1.2 基于物品的协同过滤推荐算法 | 第16-18页 |
| 2.1.3 基于二部图的推荐算法 | 第18-22页 |
| 2.1.4 基于奇异值分解SVD的推荐算法 | 第22-23页 |
| 2.2 混合推荐策略 | 第23-28页 |
| 2.2.1 一般推荐策略 | 第24-26页 |
| 2.2.2 加权混合推荐策略 | 第26-28页 |
| 2.3 本章小结 | 第28-30页 |
| 第三章 并行计算模式研究 | 第30-52页 |
| 3.1 Hadoop分布式框架 | 第30-34页 |
| 3.1.1 HDFS分布式文件系统 | 第31-32页 |
| 3.1.2 MapReduce并行计算框架 | 第32-34页 |
| 3.2 并行化推荐算法研究 | 第34-50页 |
| 3.2.1 基于用户的协同过滤推荐算法并行化研究 | 第34-38页 |
| 3.2.2 基于物品的协同过滤推荐算法并行化研究 | 第38-43页 |
| 3.2.3 基于二部图的推荐算法并行化研究 | 第43-46页 |
| 3.2.4 基于SVD推荐算法并行化研究 | 第46-50页 |
| 3.3 本章小结 | 第50-52页 |
| 第四章 系统设计与实现 | 第52-70页 |
| 4.1 系统设计 | 第52-58页 |
| 4.1.1 设计需求 | 第52页 |
| 4.1.2 模块设计 | 第52-53页 |
| 4.1.3 数据库设计 | 第53-57页 |
| 4.1.4 系统功能设计 | 第57-58页 |
| 4.2 系统实现 | 第58-68页 |
| 4.2.1 混合推荐实现 | 第59页 |
| 4.2.2 用户交互模块实现 | 第59-68页 |
| 4.3 本章小结 | 第68-70页 |
| 第五章 实验与结果分析 | 第70-82页 |
| 5.1 hadoop集群搭建 | 第70-72页 |
| 5.2 实验分析与评估 | 第72-80页 |
| 5.2.1 推荐结果的评估指标 | 第72-74页 |
| 5.2.2 推荐结果评估 | 第74-79页 |
| 5.2.3 推荐算法性能评估 | 第79-80页 |
| 5.3 本章小结 | 第80-82页 |
| 第六章 总结与展望 | 第82-84页 |
| 6.1 本文总结 | 第82-83页 |
| 6.2 工作展望 | 第83-84页 |
| 参考文献 | 第84-88页 |
| 致谢 | 第88页 |
