| 摘要 | 第8-9页 |
| Abstract | 第9页 |
| 1 绪论 | 第10-14页 |
| 1.1 研究背景及意义 | 第10-11页 |
| 1.2 研究现状 | 第11-13页 |
| 1.3 本文的主要工作 | 第13页 |
| 1.4 本文的组织结构 | 第13-14页 |
| 2 相关技术介绍 | 第14-24页 |
| 2.1 推荐系统概论 | 第14-15页 |
| 2.2 推荐系统的分类 | 第15-16页 |
| 2.3 推荐系统存在的问题 | 第16-17页 |
| 2.4 Apache Spark简介 | 第17-22页 |
| 2.5 Apache HBase简介 | 第22页 |
| 2.6 Hadoop分布式文件系统 | 第22-23页 |
| 2.7 Apache Zookeeper简介 | 第23-24页 |
| 3 基于Spark的推荐系统设计 | 第24-28页 |
| 3.1 系统研究分析 | 第24-25页 |
| 3.2 系统架构设计 | 第25-26页 |
| 3.3 系统工作流程 | 第26-27页 |
| 3.4 本章小结 | 第27-28页 |
| 4 推荐算法的研究与改进 | 第28-39页 |
| 4.1 基于矩阵分解的协同过滤推荐算法 | 第28-34页 |
| 4.2 基于矩阵分解的ALS算法的不足 | 第34页 |
| 4.3 基于矩阵分解的ALS算法的改进(ALS-WR) | 第34-38页 |
| 4.4 本章小结 | 第38-39页 |
| 5 实验设计与结果分析 | 第39-45页 |
| 5.1 ALS-WR算法验证及试验分析 | 第39-41页 |
| 5.2 系统实验验证分析 | 第41-44页 |
| 5.3 本章小结 | 第44-45页 |
| 6 总结与展望 | 第45-47页 |
| 6.1 工作总结 | 第45-46页 |
| 6.2 工作展望 | 第46-47页 |
| 7 参考文献 | 第47-50页 |
| 致谢 | 第50页 |