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推荐系统综合仿真平台评估框架的研究与实现

摘要第5-6页
ABSTRACT第6-7页
第一章 绪论第11-16页
    1.1 选题背景及意义第11-13页
        1.1.1 选题背景第11-12页
        1.1.2 选题意义第12-13页
    1.2 国内外研究现状第13-14页
    1.3 论文主要研究内容第14页
    1.4 论文组织结构第14-16页
第二章 关键理论和相关技术第16-26页
    2.1 推荐系统发展相关技术第16-18页
        2.1.1 信息检索第16-17页
        2.1.2 信息过滤第17页
        2.1.3 推荐系统第17-18页
    2.2 数据处理相关技术第18-21页
        2.2.1 数据可视化简介第18-19页
        2.2.2 聚类算法第19-21页
        2.2.3 数据采样简介第21页
    2.3 数据存储技术第21-23页
        2.3.1 NoSQL简介第21-22页
        2.3.2 MongoDB简介第22页
        2.3.3 MemCache简介第22-23页
    2.4 DJANGO技术第23-25页
        2.4.1 Django简介第23-25页
    2.5 本章小结第25-26页
第三章 推荐系统综合仿真平台评估框架需求分析第26-47页
    3.1 系统需求背景第26-29页
        3.1.1 推荐算法分类以及数据准备第26-28页
            3.1.1.1 基于内容的推荐第26-27页
            3.1.1.2 协同过滤的推荐第27-28页
            3.1.1.3 基于关联规则推荐第28页
            3.1.1.4 混合推荐第28页
        3.1.2 推荐算法评价第28-29页
    3.2 系统总体功能需求第29-44页
        3.2.1 数据相关需求第30-38页
        3.2.2 评估相关需求第38-40页
        3.2.3 通用性需求第40-44页
    3.3 系统总体非功能性需求第44-46页
        3.3.1 推荐性能需求第45-46页
        3.3.2 系统可靠性和可用性需求第46页
    3.4 本章小结第46-47页
第四章 推荐系统综合仿真平台评估框架设计第47-65页
    4.1 系统设计的理论支持第47页
    4.2 系统整体框架设计第47-50页
        4.2.1 数据实体容器层第49页
        4.2.2 数据特征展示工具第49页
        4.2.3 算法执行体容器第49-50页
        4.2.4 执行体配置工具第50页
        4.2.5 仿真结果展示与评价第50页
    4.3 数据实体容器层设计第50-60页
        4.3.1 功能描述第50-51页
        4.3.2 容器存储设计第51-52页
        4.3.3 分布式缓存设计第52-53页
            4.3.3.1 一致性hash策略第52-53页
        4.3.4 相关子模块设计第53-60页
            4.3.4.1 数据收集设计第53-56页
            4.3.4.2 数据规整设计第56-57页
            4.3.4.3 数据可视化设计第57-58页
            4.3.4.4 数据特征分析设计第58页
            4.3.4.5 数据采样设计第58-59页
            4.3.4.6 数据暂存设计第59-60页
    4.4 数据特征展示工具设计第60-61页
        4.4.1 功能描述第60-61页
        4.4.2 数据特征工具的详细设计第61页
            4.4.2.1 数据特征生成设计第61页
    4.5 仿真结果输出设计第61-63页
        4.5.1 功能描述第61-63页
        4.5.2 详细设计第63页
    4.6 系统管理功能设计第63-64页
    4.7 本章小结第64-65页
第五章 推荐系统综合仿真平台评估框架实现与测试第65-79页
    5.1 推荐系统综合仿真平台评估框架的实现第65-76页
        5.1.1 数据实体容器的实现第66-72页
        5.1.2 数据可视化的实现第72-75页
        5.1.3 仿真评价的实现第75-76页
    5.2 推荐系统综合仿真平台评估框架的测试第76-78页
        5.2.1 数据特征展示的测试第76-77页
        5.2.2 评估质量测试第77-78页
    5.3 本章小结第78-79页
第六章 总结与展望第79-80页
    6.1 研究总结第79页
    6.2 研究展望第79-80页
致谢第80-81页
参考文献第81-84页

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