基于协同过滤的习题推荐系统设计与实现
| 摘要 | 第5-7页 |
| Abstract | 第7-9页 |
| 第一章 绪论 | 第12-20页 |
| 1.1 研究背景 | 第12-14页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第14-17页 |
| 1.3 研究的目的和意义 | 第17-18页 |
| 1.4 论文研究内容和组织结构 | 第18-19页 |
| 1.5 本章小结 | 第19-20页 |
| 第二章 相关理论与技术 | 第20-31页 |
| 2.1 协同过滤 | 第20-25页 |
| 2.2 Hadoop | 第25-26页 |
| 2.3 HDFS | 第26-27页 |
| 2.4 MapReduce | 第27页 |
| 2.5 Mahout | 第27-28页 |
| 2.6 Sqoop | 第28-30页 |
| 2.7 本章小结 | 第30-31页 |
| 第三章 基于协同过滤的习题推荐 | 第31-39页 |
| 3.1 原始数据集 | 第31-32页 |
| 3.2 原始数据集处理 | 第32-34页 |
| 3.3 协同过滤优化 | 第34-37页 |
| 3.4 本章小结 | 第37-39页 |
| 第四章 习题推荐系统设计概要 | 第39-53页 |
| 4.1 开发环境搭建 | 第39-46页 |
| 4.2 需求分析 | 第46-48页 |
| 4.3 数据库设计 | 第48-50页 |
| 4.4 推荐系统的总体结构 | 第50-51页 |
| 4.5 MySQL与HDFS的通讯 | 第51-52页 |
| 4.6 本章小结 | 第52-53页 |
| 第五章 习题推荐系统的实现 | 第53-59页 |
| 5.1 用户信息管理模块 | 第53-56页 |
| 5.2 推荐模块 | 第56-57页 |
| 5.3 搜索模块 | 第57页 |
| 5.4 本章小结 | 第57-59页 |
| 第六章 结论及展望 | 第59-62页 |
| 6.1 结论 | 第59-60页 |
| 6.2 展望 | 第60-62页 |
| 致谢 | 第62-63页 |
| 参考文献 | 第63-66页 |
| 个人简介 | 第66页 |
