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基于hadoop的协同过滤推荐算法改进及其实现

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基于hadoop的协同过滤推荐算法改进及其实现
论文目录
 
摘要第1-5页
Abstract第5-8页
第一章 绪论第8-13页
  1.1 研究背景第8页
  1.2 国内外研究现状第8-11页
    1.2.1 协同过滤的发展过程第8-9页
    1.2.2 协同过滤面临的问题及研究现状第9-11页
  1.3 论文研究内容第11页
  1.4 论文组织结构第11-13页
第二章 相关理论第13-23页
  2.1 相似性算法第13-14页
  2.2 艾宾浩斯遗忘曲线第14-15页
  2.3 协同过滤算法第15-18页
    2.3.1 协同过滤算法概述第15-16页
    2.3.2 协同过滤算法分类第16-18页
  2.4 开源分布式计算平台hadoop第18-22页
    2.4.1 分布式文件系统HDFS第19-20页
    2.4.2 并行编程模型MapReduce第20-21页
    2.4.3 分布式数据库HBase第21-22页
  2.5 本章小结第22-23页
第三章 混合协同过滤算法设计第23-34页
  3.1 问题分析第23-24页
  3.2 算法分析与设计第24-33页
    3.2.1 算法概述第24-25页
    3.2.2 项目聚类第25页
    3.2.3 项目-类矩阵计算第25-27页
    3.2.4 用户-类评分矩阵计算第27-29页
    3.2.5 寻找用户长期兴趣第29-30页
    3.2.6 基于用户的协同过滤推荐过程第30-31页
    3.2.7 基于用户兴趣的推荐过程第31-33页
  3.3 本章小结第33-34页
第四章 大数据背景下混合协同过滤算法优化第34-46页
  4.1 大数据背景下协同过滤推荐算法面临的难点第34页
  4.2 分布式环境的搭建第34-37页
    4.2.1 hadoop环境的搭建第34-36页
    4.2.2 HBase环境的搭建第36-37页
  4.3 HBase表结构的设计第37-38页
  4.4 基于MapReduce实现协同过滤推荐计算部分第38-44页
    4.4.1 消除用户评分差异算法第38-40页
    4.4.2 协同过滤算法第40-44页
  4.5 基于MapReduce实现基于用户兴趣模型的推荐计算部分第44-45页
  4.6 本章小结第45-46页
第五章 实验结果分析第46-53页
  5.1 实验环境第46页
  5.2 实验数据第46页
  5.3 实验评价标准第46-47页
    5.3.1 准确率与召回率第46-47页
    5.3.2 加速比第47页
  5.4 实验结果及分析第47-52页
    5.4.1 分析时间因子对基于用户兴趣模型的推荐过程的影响第47-48页
    5.4.2 分析项目类别大小和最近邻居数量对算法性能的影响第48-49页
    5.4.3 算法总体推荐效果验证第49-51页
    5.4.4 数据集成倍增加时对算法性能的评测第51-52页
    5.4.5 Hadoop环境下的算法性能评估第52页
  5.5 本章小结第52-53页
第六章 总结与展望第53-55页
致谢第55-56页
参考文献第56-59页
硕士期间发表的论文第59页

本篇论文共59页,点击这进入下载页面
 
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