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针对在线产品支撑数据的过滤和分析系统的研究与设计
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针对在线产品支撑数据的过滤和分析系统的研究与设计
论文目录
 
摘要第1-6页
ABSTRACT第6-10页
第一章 绪论第10-15页
　　1.1 研究工作的背景与意义第10-11页
　　1.2 国内外研究历史与现状第11-13页
　　　　1.2.1 数据清洗的国内外研究现状第11-12页
　　　　1.2.2 推荐系统的国内外研究现状第12-13页
　　1.3 本文的主要贡献与创新第13页
　　1.4 本论文的结构安排第13-15页
第二章 关键理论概述第15-29页
　　2.1 数据清洗第15-20页
　　　　2.1.1 数据质量第16-18页
　　　　2.1.2 数据质量问题第18-20页
　　　　2.1.3 清洗流程第20页
　　2.2 推荐系统第20-28页
　　　　2.2.1 推荐系统的概念第20-21页
　　　　2.2.2 推荐系统分类第21-24页
　　　　　　2.2.2.1 基于内容的推荐系统第21-22页
　　　　　　2.2.2.2 协同过滤推荐系统第22-24页
　　　　　　2.2.2.3 混合推荐系统第24页
　　　　2.2.3 推荐系统的评价第24-28页
　　　　　　2.2.3.1 用户满意度第25页
　　　　　　2.2.3.2 预测准确度第25-27页
　　　　　　2.2.3.3 实时性第27-28页
　　2.3 本章小结第28-29页
第三章 数据清洗第29-40页
　　3.1 数据清洗的算法第29-30页
　　3.2 相似重复记录清理第30-36页
　　　　3.2.1 编辑距离算法第30-32页
　　　　3.2.2 存在的不足第32页
　　　　3.2.3 改进的编辑距离算法第32-36页
　　　　　　3.2.3.1 算法步骤第32-33页
　　　　　　3.2.3.2 实验及结果第33-36页
　　3.3 在线数据清洗第36-39页
　　　　3.3.1 数据介绍第36-37页
　　　　3.3.2 数据质量分析第37-38页
　　　　3.3.3 清洗规则设计第38-39页
　　3.4 本章小结第39-40页
第四章 在线文档推荐第40-58页
　　4.1 实验数据介绍第40页
　　4.2 算法及实验第40-52页
　　　　4.2.1 顺序模式挖掘第40-42页
　　　　4.2.2 关联规则挖掘第42-46页
　　　　4.2.3 基于内容推荐第46-48页
　　　　4.2.4 基于用户的协同过滤第48-50页
　　　　4.2.5 基于物品的协同过滤第50-52页
　　4.3 基于时间权重的协同过滤推荐第52-57页
　　　　4.3.1 问题分析第52-53页
　　　　4.3.2 算法流程第53-54页
　　　　4.3.3 实验结果第54-57页
　　4.4 本章小结第57-58页
第五章 系统总体设计第58-78页
　　5.1 总体框架需求与设计第58-60页
　　5.2 数据清洗模块第60-64页
　　　　5.2.1 相似重复记录清理第61-62页
　　　　5.2.2 错误及缺失值处理第62-64页
　　5.3 在线推荐模块第64-74页
　　　　5.3.1 分布式协同过滤算法分析第65-68页
　　　　5.3.2 分布式基于时间权重的协同过滤算法设计第68-73页
　　　　5.3.3 单机与分布式推荐算法对比实验第73-74页
　　5.4 前端可视化模块第74-76页
　　　　5.4.1 推荐结果展示第74-75页
　　　　5.4.2 统计结果展示第75-76页
　　5.5 本章小结第76-78页
第六章 全文总结与展望第78-80页
　　6.1 全文总结第78页
　　6.2 后续工作展望第78-80页
致谢第80-81页
参考文献第81-85页
攻读硕士学位期间取得的成果第85-86页

本篇论文共86页，点击这进入下载页面。
 
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