| 摘要 | 第5-6页 |
| Abstract | 第6-7页 |
| 第一章 绪论 | 第11-19页 |
| 1.1 研究背景及意义 | 第11-12页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第12-16页 |
| 1.2.1 个性化推荐研究现状 | 第12-14页 |
| 1.2.2 主题模型LDA研究现状 | 第14-15页 |
| 1.2.3 Spark平台相关研究进展 | 第15-16页 |
| 1.3 研究工作与论文结构 | 第16-19页 |
| 1.3.1 论文的主要研究内容 | 第16-17页 |
| 1.3.2 论文的结构安排 | 第17-19页 |
| 第二章 主题挖掘技术及Spark平台概述 | 第19-37页 |
| 2.1 LDA主题模型和机器学习算法基础 | 第19-29页 |
| 2.1.1 主题模型方法概述 | 第19-20页 |
| 2.1.2 分布函数基础 | 第20-23页 |
| 2.1.3 相似度的计算 | 第23-24页 |
| 2.1.4 机器学习相关基础 | 第24-28页 |
| 2.1.5 Basic LDA模型 | 第28-29页 |
| 2.2 Spark平台相关技术 | 第29-34页 |
| 2.2.1 Spark生态系统（BDAS）简介 | 第29-30页 |
| 2.2.2 Spark的核心抽象和算子介绍 | 第30-32页 |
| 2.2.3 Spark的架构 | 第32-33页 |
| 2.2.4 Spark运行逻辑 | 第33-34页 |
| 2.3 Spark平台并行化方案研究 | 第34-35页 |
| 2.3.1 并行化编程基础 | 第34-35页 |
| 2.3.2 基于Spark平台并行化方案 | 第35页 |
| 2.4 本章小结 | 第35-37页 |
| 第三章 LDA文本主题挖掘及其并行化设计 | 第37-48页 |
| 3.1 LDA算法模型 | 第37-42页 |
| 3.1.1 文本表示方法 | 第37-38页 |
| 3.1.2 Smoothed LDA生成模型 | 第38-40页 |
| 3.1.3 LDA算法的Gibbs Sampling方法 | 第40-41页 |
| 3.1.4 模型评估方法 | 第41-42页 |
| 3.2 基于Spark的并行化LDA实现方案设计 | 第42-44页 |
| 3.2.1 并行算法优化设计 | 第42-43页 |
| 3.2.2 并行处理流程及伪代码 | 第43-44页 |
| 3.3 基于LDA文本主题挖掘的文本处理方案 | 第44-46页 |
| 3.3.1 文本相似计算 | 第45页 |
| 3.3.2 文本标签化处理 | 第45-46页 |
| 3.3.3 预测新文本 | 第46页 |
| 3.4 本章小结 | 第46-48页 |
| 第四章 个性化推荐系统及基于Spark平台方案设计 | 第48-64页 |
| 4.1 个性化推荐方法及性能分析 | 第48-52页 |
| 4.1.1 协同过滤算法 | 第48-49页 |
| 4.1.2 基于隐语意模型的推荐算法 | 第49-50页 |
| 4.1.3 基于内容的推荐算法 | 第50-52页 |
| 4.2 基于LDA文本主题挖掘的个性化推荐 | 第52-56页 |
| 4.2.1 个性化主题网络 | 第52-54页 |
| 4.2.2 基于个性化主题网络的用户行为分析 | 第54-55页 |
| 4.2.3 基于个性化主题网络的推荐问题 | 第55-56页 |
| 4.3 个性化主题网络推荐方案设计 | 第56-62页 |
| 4.3.1 个性化主题网络推荐系统框架 | 第56-57页 |
| 4.3.2 文本数据预处理模块 | 第57-59页 |
| 4.3.3 用户兴趣偏好生成模块 | 第59-60页 |
| 4.3.4 个性化推送计算排序模块 | 第60-62页 |
| 4.3.5 文本资源标注和用户标签化处理模块 | 第62页 |
| 4.4 本章小结 | 第62-64页 |
| 第五章 个性化主题网络推荐实现及评估分析 | 第64-77页 |
| 5.1 实验测试环境及数据 | 第64页 |
| 5.2 实验测试平台Spark搭建 | 第64-70页 |
| 5.2.1 基础开发环境配置 | 第65页 |
| 5.2.2 Hadoop单节点伪分布搭建 | 第65-68页 |
| 5.2.3 Spark伪分布环境搭建 | 第68-70页 |
| 5.3 实验测试结果与分析 | 第70-76页 |
| 5.3.1 主题数选择 | 第70-71页 |
| 5.3.2 主题分布采样结果 | 第71-73页 |
| 5.3.3 个性化推荐测试结果 | 第73-76页 |
| 5.4 本章小结 | 第76-77页 |
| 第六章 总结与展望 | 第77-79页 |
| 6.1 论文工作总结 | 第77页 |
| 6.2 未来工作展望 | 第77-79页 |
| 参考文献 | 第79-85页 |
| 攻读硕士学位期间取得的研究成果 | 第85-86页 |
| 致谢 | 第86-87页 |
| 附件 | 第87页 |