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基于docker的多电商综合推荐的设计与实现

摘要第5-6页
ABSTRACT第6-7页
第一章 绪论第11-17页
    1.1 课题研究背景与意义第11-13页
        1.1.1 课题研究背景第11-12页
        1.1.2 课题研究意义第12-13页
    1.2 国内外研究现状第13-15页
        1.2.1 个性化推荐系统第13-14页
        1.2.2 Docker容器技术第14-15页
    1.3 论文主要研究内容第15-16页
    1.4 论文组织结构第16-17页
第二章 相关理论与技术介绍第17-27页
    2.1 电子商务个性化推荐系统第17-19页
        2.1.1 个性化推荐系统的概念第17页
        2.1.2 推荐系统架构第17-18页
        2.1.3 个性化推荐系统的评价指标第18-19页
    2.2 常见的推荐算法第19-22页
        2.2.1 基于内容的推荐第19-20页
        2.2.2 基于关联规则的推荐第20-21页
        2.2.3 协同过滤推荐第21-22页
    2.3 Docker容器技术第22-25页
        2.3.1 容器技术第22-23页
        2.3.2 Docker技术第23页
        2.3.3 Docker系统架构第23-25页
        2.3.4 Docker Compose第25页
    2.4 Flask框架第25-26页
    2.5 本章小结第26-27页
第三章 个性化推荐算法的研究与优化第27-43页
    3.1 协同过滤算法第27-30页
        3.1.1 协同过滤算法的流程第27-28页
        3.1.2 常见的相似度的计算方法第28-29页
        3.1.3 协同过滤算法的问题第29-30页
    3.2 Slope One算法第30-33页
        3.2.1 Slope One算法基本原理第30页
        3.2.2 Slope One算法流程第30-32页
        3.2.3 Slope One算法分析第32-33页
    3.3 Weighted Slope One算法第33-34页
    3.4 Weighted Slope One算法改进第34-38页
        3.4.1 基于用户的临近筛选方案第34-35页
        3.4.2 改进后的Weighted Slope One算法第35-38页
    3.5 改进后算法测试分析第38-41页
        3.5.1 实验环境设置第38-39页
        3.5.2 所用数据集第39页
        3.5.3 算法测试和结果分析第39-41页
    3.6 本章小结第41-43页
第四章 多电商综合推荐系统的设计与实现第43-61页
    4.1 系统需求分析第43-45页
        4.1.1 企业和用户的需求第43-44页
        4.1.2 系统功能性需求第44页
        4.1.3 系统非功能性需求第44-45页
    4.2 系统设计第45-46页
        4.2.1 系统设计原则第45页
        4.2.2 系统架构设计第45-46页
    4.3 数据库设计与实现第46-53页
        4.3.1 选用数据库方案第47-49页
        4.3.2 数据库结构设计第49-53页
    4.4 业务逻辑层设计与实现第53-60页
        4.4.1 外向模块第53-60页
        4.4.2 内向模块第60页
    4.5 本章小结第60-61页
第五章 系统部署与测试第61-71页
    5.1 系统部署第61-63页
        5.1.1 部署架构第61-62页
        5.1.2 容器镜像第62页
        5.1.3 Nginx配置第62-63页
    5.2 系统测试第63-65页
        5.2.1 黑盒测试第63-64页
        5.2.2 白盒测试第64-65页
        5.2.3 单元测试第65页
        5.2.4 联合测试第65页
    5.3 测试用例及结果第65-69页
    5.4 本章小结第69-71页
总结与展望第71-73页
    总结第71-72页
    展望第72-73页
参考文献第73-77页
致谢第77页

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