基于Spark的推荐系统设计与实现



基于Spark的推荐系统设计与实现

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基于Spark的推荐系统设计与实现

论文目录
摘要	第1-6页
ABSTRACT	第6-11页
第一章绪论	第11-17页
1.1 课题研究背景及意义	第11-12页
1.2 论文综述	第12-15页
1.2.1 推荐系统研究进展	第12-14页
1.2.2 推荐系统扩展性	第14-15页
1.3 课题研究内容	第15-16页
1.4 论文组织结构	第16页
1.5 本章小结	第16-17页
第二章相关技术研究与介绍	第17-39页
2.1 大数据平台	第17-23页
2.1.1 Hadoop框架介绍	第17页
2.1.2 分布式处理框架MapReduce	第17-20页
2.1.3 分布式文件系统HDFS	第20-23页
2.2 推荐系统常用算法	第23-35页
2.2.1 基于用户协同过滤	第24-28页
2.2.2 基于商品协同过滤	第28-31页
2.2.3 基于ALS算法	第31-33页
2.2.4 混合推荐系统算法	第33页
2.2.5 推荐系统评价指标	第33-35页
2.3 并行计算SPARK框架	第35-38页
2.3.1 Spark概述	第35-36页
2.3.2 Spark体系结构	第36-38页
2.4 本章小结	第38-39页
第三章基于SPARK的推荐系统设计	第39-47页
3.1 系统总体结构	第39-41页
3.2 推荐引擎整体架构	第41-43页
3.2.1 业务层与用户交互反馈模块	第41-42页
3.2.2 数据处理与推荐模块	第42页
3.2.3 数据收集与存储模块	第42-43页
3.2.4 监控模块	第43页
3.3 推荐引擎设计	第43-46页
3.3.1 用户特征向量	第44-45页
3.3.2 特征-物品相关推荐	第45-46页
3.3.3 过滤排名推荐	第46页
3.4 本章小结	第46-47页
第四章推荐系统实现	第47-66页
4.1 数据预处理	第47-48页
4.2 推荐引擎核心算法	第48-56页
4.2.1 基于用户协同过滤推荐算法	第48-51页
4.2.2 基于商品协同过滤推荐算法	第51-54页
4.2.3 基于ALS推荐算法	第54-56页
4.3 组合推荐引擎实现	第56-60页
4.4 监控平台实现	第60-65页
4.5 本章小结	第65-66页
第五章实验与评测	第66-77页
5.1 系统部署	第66-69页
5.1.1 开发环境及软件包	第66页
5.1.2 系统搭建	第66-69页
5.2 性能评价	第69-74页
5.2.1 实验设计	第69-70页
5.2.2 实验结果以及评测分析	第70-74页
5.3 用户页面展示	第74-76页
5.3.1 推荐结果展现	第74-75页
5.3.2 系统后端页面	第75-76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 本文工作总结	第77-78页
6.2 本文工作展望	第78-79页
参考文献	第79-83页
攻读硕士学位期间取得的研究成果	第83-84页
致谢	第84-85页
Ⅳ-2答辩委员会对论文的评定意见	第85页

本篇论文共85页，点击这进入下载页面。

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