电商平台个性化推荐系统的设计与实现
| 摘要 | 第5-6页 |
| Abstract | 第6-7页 |
| 第1章 绪论 | 第12-17页 |
| 1.1 课题来源 | 第12-13页 |
| 1.2 选题目的与意义 | 第13页 |
| 1.3 国内外研究现状 | 第13-16页 |
| 1.3.1 推荐系统国内外发展 | 第13-14页 |
| 1.3.2 推荐技术的国内外发展现状 | 第14-16页 |
| 1.4 研究内容 | 第16页 |
| 1.5 论文组织结构 | 第16-17页 |
| 第2章 关键技术 | 第17-29页 |
| 2.1 Hadoop | 第17-22页 |
| 2.1.1 HDFS | 第17-19页 |
| 2.1.2 Map Reduce | 第19-22页 |
| 2.2 Zoo Keeper | 第22-23页 |
| 2.3 hive | 第23-25页 |
| 2.4 推荐技术 | 第25-28页 |
| 2.4.1 关联规则的推荐技术 | 第25页 |
| 2.4.2 协同过滤推荐技术 | 第25-27页 |
| 2.4.3 基于内容推荐技术 | 第27页 |
| 2.4.4 混合推荐技术 | 第27-28页 |
| 2.5 本章小结 | 第28-29页 |
| 第3章 系统需求分析 | 第29-34页 |
| 3.1 系统建设目标 | 第29页 |
| 3.2 系统的可行性分析 | 第29-30页 |
| 3.2.1 需求可行性分析 | 第30页 |
| 3.2.2 技术可行性分析 | 第30页 |
| 3.3 功能需求分析 | 第30-32页 |
| 3.3.1 系统的总体需求分析 | 第30-31页 |
| 3.3.2 系统的功能需求分析 | 第31-32页 |
| 3.4 系统的非功能需求分析 | 第32-33页 |
| 3.5 本章小结 | 第33-34页 |
| 第4章 系统的设计 | 第34-48页 |
| 4.1 系统设计原则 | 第34-35页 |
| 4.2 系统架构设计 | 第35-36页 |
| 4.3 系统的功能模块设计 | 第36-44页 |
| 4.3.1 数据处理模块设计 | 第38-39页 |
| 4.3.2 个性化推荐算法模块设计 | 第39-41页 |
| 4.3.3 推荐结果处理模块 | 第41-42页 |
| 4.3.4 推荐请求处理模块 | 第42-43页 |
| 4.3.5 商品管理模块 | 第43页 |
| 4.3.6 用户管理模块 | 第43-44页 |
| 4.4 数据库设计 | 第44-47页 |
| 4.5 本章小结 | 第47-48页 |
| 第5章 系统的实现和测试 | 第48-59页 |
| 5.1 数据处理模块设计 | 第48-51页 |
| 5.2 个性化推荐算法模块设计 | 第51-53页 |
| 5.3 推荐结果处理模块 | 第53-54页 |
| 5.4 推荐请求处理模块 | 第54页 |
| 5.5 商品管理模块实现 | 第54-55页 |
| 5.6 系统的测试 | 第55-58页 |
| 5.6.1 系统测试环境 | 第55-56页 |
| 5.6.2 系统测试方法 | 第56-57页 |
| 5.6.3 系统测试结果 | 第57-58页 |
| 5.7 本章小结 | 第58-59页 |
| 结论 | 第59-61页 |
| 1 结论 | 第59-60页 |
| 2 展望 | 第60-61页 |
| 参考文献 | 第61-65页 |
| 附录A 代码 | 第65-70页 |
| 致谢 | 第70页 |
