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基于Hive的电子商务推荐系统的设计与实现

摘要第3-4页
abstract第4页
第1章 绪论第7-13页
    1.1 推荐系统的研究背景和意义第7-8页
    1.2 国内外研究现状第8-11页
    1.3 本文的研究内容第11-12页
    1.4 本文组织结构第12-13页
第2章 大数据处理平台第13-21页
    2.1 分布式架构第13-15页
        2.1.1 HDFS分布式文件系统第13-14页
        2.1.2 MapReduce模型第14-15页
    2.2 数据清洗第15-17页
        2.2.1 Hadoop组件第15-16页
        2.2.2 Scale和Python第16-17页
    2.3 Hive离线计算平台第17-20页
        2.3.1 HIVE第17-18页
        2.3.2 表模型类型第18-20页
    2.4 本章小结第20-21页
第3章 系统功能设计第21-33页
    3.1 系统设计第21-31页
        3.1.1 前后台主要功能第21-22页
        3.1.2 系统设计架构第22-23页
        3.1.3 产品数据规划第23-24页
        3.1.4 计算过程与术语第24-28页
        3.1.5 基础技术问题第28-29页
        3.1.6 软件框架选型第29页
        3.1.7 部署方案第29-31页
    3.2 关键技术点与设计第31-32页
    3.3 本章小结第32-33页
第4章 系统功能实现第33-49页
    4.1 前台功能实现第33-41页
        4.1.1 默认排序列表第34-36页
        4.1.2 个性化排序列表第36-38页
        4.1.3 其他排序第38-40页
        4.1.4 配件对外接口第40页
        4.1.5 配件中心页面第40-41页
    4.2 后台功能实现第41-48页
        4.2.1 任务管理第41-45页
        4.2.2 黑白名单管理第45-48页
        4.2.3 权限管理第48页
    4.3 本章小结第48-49页
第5章 系统测试第49-62页
    5.1 AB测试原理第49-50页
    5.2 个性化推荐测试部署第50-51页
    5.3 实验结果与分析第51-61页
    5.4 本章小结第61-62页
第6章 总结与展望第62-64页
    6.1 论文总结第62-63页
    6.2 工作展望第63-64页
参考文献第64-69页
硕士期间发表的论文和参与的科研项目第69-70页
    一、发表的学术论文第69页
    二、参与的科研项目第69-70页
致谢第70-71页

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