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面向大数据的协同过滤推荐算法研究

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面向大数据的协同过滤推荐算法研究
论文目录
 
摘要第1-6页
Abstract第6-8页
第1章 绪论第8-14页
  · 选题背景和意义第8-9页
  · 国内外研究状况第9-12页
  · 本文主要研究内容第12页
  · 本文组织结构第12-14页
第2章 大数据与协同过滤推荐算法概述第14-28页
  · 大数据概述第14-19页
    · 大数据的概念第14页
    · 大数据的来源第14-15页
    · 大数据的特点第15-16页
    · 大数据时代的典型技术第16-19页
  · 推荐算法概述第19-21页
    · 推荐算法的概念第19页
    · 常用的推荐算法第19-20页
    · 各推荐算法的应用第20-21页
  · 协同过滤推荐算法概述第21-27页
    · 工作原理第21-23页
    · 分类介绍第23-26页
    · 面临问题第26-27页
  · 本章小结第27-28页
第3章 基于时间和共同评分的混合协同过滤算法研究第28-33页
  · 数据稀疏问题的分析第28-29页
  · 时间和共同评分混合协同过滤算法第29-32页
    · 时间因子第29-30页
    · 共同评分项目加权函数第30页
    · 算法描述第30-32页
  · 算法优劣对比第32页
  · 本章小结第32-33页
第4章 基于BiasSVD和聚类用户最近邻的协同过滤推荐算法研究第33-41页
  · 可扩展性问题的分析第33-34页
  · BiasSVD和聚类用户最近邻协同过滤算法第34-39页
    · BiasSVD第34-36页
    · 聚类用户最近邻第36-37页
    · 算法描述第37-39页
  · 算法优劣对比第39-40页
  · 本章小结第40-41页
第5章 实验与分析第41-48页
  · Hadoop集群环境第41页
  · 数据集第41-42页
  · 实验评价标准第42页
  · 实验结果与分析第42-47页
  · 本章小结第47-48页
第6章 总结与展望第48-50页
  · 工作总结第48页
  · 未来研究工作展望第48-50页
参考文献第50-53页
致谢第53-56页
在学期间的科研情况第56页

本篇论文共56页,点击这进入下载页面
 
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