| 摘要 | 第5-6页 |
| Abstract | 第6-7页 |
| 第1章 绪论 | 第12-21页 |
| 1.1 研究背景及意义 | 第12-14页 |
| 1.2 研究问题 | 第14-18页 |
| 1.3 研究内容与贡献 | 第18-19页 |
| 1.4 结构安排 | 第19-21页 |
| 第2章 研究基础及相关进展 | 第21-33页 |
| 2.1 引言 | 第21页 |
| 2.2 协同过滤推荐算法的相关研究 | 第21-26页 |
| 2.2.1 基于模型的协同过滤 | 第21-24页 |
| 2.2.2 基于邻域方法的协同过滤 | 第24页 |
| 2.2.3 协同过滤推荐算法的相关改进 | 第24-26页 |
| 2.3 混合推荐算法的相关研究 | 第26-27页 |
| 2.4 融合语义分析的推荐算法相关研究 | 第27-30页 |
| 2.5 推荐系统的评价指标 | 第30-32页 |
| 2.6 小结 | 第32-33页 |
| 第3章 基于矩阵分解的评分模型NALS-WR | 第33-43页 |
| 3.1 基于最小二乘法的协同过滤推荐算法 | 第33-34页 |
| 3.2 评分模型NALS-WR的设计与实现 | 第34-38页 |
| 3.2.1 评分模型的设计 | 第34-36页 |
| 3.2.2 评分模型NALS-WR的并行化实现 | 第36-38页 |
| 3.3 实验分析 | 第38-42页 |
| 3.3.1 实验环境及数据集 | 第38-39页 |
| 3.3.2 NALS-WR和ALS-WR的RMSE对比分析 | 第39-40页 |
| 3.3.3 NALS-WR和SVD的RMSE对比分析 | 第40页 |
| 3.3.4 NALS-WR和SVD、ALS-WR的效率对比分析 | 第40-42页 |
| 3.4 小结 | 第42-43页 |
| 第4章 融合评分和评论的FRRM模型 | 第43-56页 |
| 4.1 模型建立的基础 | 第43-45页 |
| 4.2 评分模型和语义分析算法的融合 | 第45-47页 |
| 4.3 FRRM模型的并行化实现 | 第47-49页 |
| 4.4 实验分析 | 第49-55页 |
| 4.4.1 实验环境及数据集 | 第49页 |
| 4.4.2 数据预处理 | 第49-51页 |
| 4.4.3 对比依据 | 第51页 |
| 4.4.4 FRRM和HFT算法的RMSE对比分析 | 第51-52页 |
| 4.4.5 FRRM和HFT算法的MAE对比分析 | 第52-53页 |
| 4.4.6 FRRM和HFT算法的MSE对比分析 | 第53-54页 |
| 4.4.7 FRRM和RMR算法的MSE对比分析 | 第54-55页 |
| 4.5 小结 | 第55-56页 |
| 第5章 融合评分和评论的推荐系统管理平台 | 第56-65页 |
| 5.1 管理平台设计原理 | 第56-57页 |
| 5.2 管理平台的设计 | 第57-59页 |
| 5.3 管理平台的配置与布署 | 第59-60页 |
| 5.4 管理平台的实现 | 第60-64页 |
| 5.4.1 文件系统管理的实现 | 第60-61页 |
| 5.4.2 推荐系统程序管理的实现 | 第61-63页 |
| 5.4.3 推荐系统作业管理的实现 | 第63-64页 |
| 5.5 小结 | 第64-65页 |
| 结论 | 第65-67页 |
| 工作总结 | 第65-66页 |
| 工作展望 | 第66-67页 |
| 参考文献 | 第67-72页 |
| 致谢 | 第72-73页 |
| 附录A 攻读硕士学位期间发表的学术论文 | 第73页 |
