基于大数据的教育资源个性推荐系统设计与实现
| 摘要 | 第1-6页 |
| Abstract | 第6-10页 |
| 第一章 绪论 | 第10-20页 |
| ·研究背景与意义 | 第10-11页 |
| ·本课题的研究进展 | 第11-17页 |
| ·个性化推荐系统的算法研究现状 | 第11-12页 |
| ·个性化推荐系统的应用现状 | 第12-13页 |
| ·个性化推荐系统的体系架构现状 | 第13-17页 |
| ·国内外教育大数据的研究现状 | 第17页 |
| ·本文主要研究内容 | 第17-20页 |
| 第二章 系统关键技术分析 | 第20-32页 |
| ·大数据存储技术 | 第20-22页 |
| ·Hadoop分布式文件系统(HDFS) | 第20-21页 |
| ·MongoDB | 第21-22页 |
| ·大数据计算框架 | 第22-24页 |
| ·MapReduce计算框架 | 第22-23页 |
| ·Spark计算框架 | 第23-24页 |
| ·个性化推荐引擎 | 第24-26页 |
| ·Mahout | 第24-25页 |
| ·MLlib | 第25-26页 |
| ·推荐算法 | 第26-28页 |
| ·基于内容推荐 | 第26-27页 |
| ·基于Item推荐 | 第27页 |
| ·基于矩阵分解模型推荐 | 第27-28页 |
| ·Spring framework | 第28-31页 |
| ·Spring IoC | 第28页 |
| ·Spring Web MVC | 第28-30页 |
| ·Spring Data | 第30-31页 |
| ·小结 | 第31-32页 |
| 第三章 个性推荐系统需求分析与总体设计 | 第32-46页 |
| ·总体设计目标 | 第32-33页 |
| ·需求分析 | 第33-36页 |
| ·功能需求 | 第33-35页 |
| ·非功能需求 | 第35页 |
| ·其它设计约束 | 第35-36页 |
| ·系统的总体架构设计 | 第36-44页 |
| ·业务架构 | 第36-37页 |
| ·应用架构 | 第37-40页 |
| ·数据架构 | 第40-41页 |
| ·技术架构 | 第41-43页 |
| ·部署架构 | 第43-44页 |
| ·本章小结 | 第44-46页 |
| 第四章 个性推荐系统关键模块设计与实现 | 第46-68页 |
| ·学科树维护子系统 | 第46-52页 |
| ·子系统设计方案 | 第46-48页 |
| ·关键模块详细设计及实现 | 第48-52页 |
| ·学科分类树子系统 | 第52-57页 |
| ·子系统设计方案 | 第52-54页 |
| ·核心功能详细设计及实现 | 第54-57页 |
| ·个性化推荐Web子系统 | 第57-66页 |
| ·子系统设计方案 | 第57-60页 |
| ·核心功能详细设计及实现 | 第60-66页 |
| ·小结 | 第66-68页 |
| 第五章 个性推荐系统测试与分析 | 第68-80页 |
| ·系统运行环境 | 第68-69页 |
| ·系统功能测试 | 第69-73页 |
| ·系统性能测试与分析 | 第73-76页 |
| ·推荐算法测评 | 第76-77页 |
| ·小结 | 第77-80页 |
| 第六章 结论与展望 | 第80-82页 |
| ·论文工作总结 | 第80-81页 |
| ·未来工作展望 | 第81-82页 |
| 参考文献 | 第82-84页 |
| 致谢 | 第84-86页 |
| 个人简历、在学期间发表的论文与研究成果 | 第86页 |
