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语义分析技术在手机阅读实时推荐系统中的应用

摘要第4-5页
ABSTRACT第5-6页
第一章 绪论第9-14页
    1.1 课题研究背景第9页
    1.2 国内外研究现状第9-11页
        1.2.1 如何提高推荐系统时效性第9-10页
        1.2.2 如何提高现有推荐算法准确率第10-11页
    1.3 课题研究内容第11页
    1.4 本课题研究创新点第11-12页
    1.5 论文结构安排第12-13页
    1.6 本章小结第13-14页
第二章 系统需求分析第14-18页
    2.1 系统概述第14-15页
    2.2 算法需求分析第15-16页
    2.3 推荐系统功能性需求分析第16页
    2.4 推荐系统非功能性需求分析第16-17页
    2.5 本章小结第17-18页
第三章 基于语义分析技术的推荐算法设计第18-34页
    3.1 基于语义分析技术的推荐算法概要设计第18-19页
    3.2 应用PCA算法计算图书基础分第19-22页
        3.2.1 算法应用场景第19页
        3.2.2 PCA算法第19-20页
        3.2.3 数据归一化第20-21页
        3.2.4 旋转成分矩阵第21-22页
        3.2.5 计算图书基础分第22页
    3.3 应用TF-IDF算法实时计算图书相似分第22-24页
        3.3.1 算法应用场景第22页
        3.3.2 TF-IDF算法第22-23页
        3.3.3 相似分计算第23-24页
    3.4 应用LDA算法离线计算图书相似分第24-30页
        3.4.1 算法应用场景第24页
        3.4.2 数据预处理第24-26页
        3.4.3 主题模型第26-29页
        3.4.5 图书相似分计算第29-30页
    3.5 推荐算法的整体设计第30-33页
        3.5.1 推荐算法整体流程第30页
        3.5.2 图书编辑分第30-31页
        3.5.3 图书基础分、图书相似分第31页
        3.5.4 图书协同分第31-32页
        3.5.5 结果融合第32-33页
    3.6 本章小结第33-34页
第四章 实时推荐系统详细设计与实现第34-45页
    4.1 系统整体架构设计第34页
    4.2 相关技术调研第34-37页
        4.2.1 消息队列系统的调研第35页
        4.2.2 离线计算框架的调研第35-36页
        4.2.3 实时计算框架的调研第36-37页
    4.3 系统各模块设计第37-41页
        4.3.1 实时发布平台第37-38页
        4.3.2 实时采集平台第38-39页
        4.3.3 离线计算模块第39-40页
        4.3.4 实时计算模块第40页
        4.3.5 数据监控系统第40-41页
    4.4 集群故障处理第41-42页
    4.5 系统异常订购检测第42-44页
    4.6 本章小结第44-45页
第五章 系统测试及应用效果第45-57页
    5.1 系统环境第45页
    5.2 各组件性能测试第45-48页
        5.2.1 Kafka性能测试第45-46页
        5.2.2 Storm性能测试第46-48页
    5.3 推荐系统功能测试第48-53页
        5.3.1 数据通路测试第48-50页
        5.3.2 推荐系统测试概述第50-51页
        5.3.3 推荐算法测试第51-53页
    5.4 推荐指标评测第53-54页
        5.4.1 预测准确度第53页
        5.4.2 覆盖率第53-54页
        5.4.3 多样性第54页
        5.4.4 实时性及其他指标第54页
    5.5 应用效果第54-56页
        5.5.1 推荐算法应用效果第54-55页
        5.5.2 异常订购模块应用效果第55-56页
    5.6 本章小结第56-57页
第六章 总结与展望第57-59页
    6.1 总结第57页
    6.2 未来工作第57-59页
参考文献第59-60页
致谢第60-61页
攻读硕士学位期间已发表的论文第61页

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