基于Hadoop的电影海报色度聚类分析



基于Hadoop的电影海报色度聚类分析

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基于Hadoop的电影海报色度聚类分析

论文目录
摘要	第1-4页
ABSTRACT	第4-8页
第1章绪论	第8-12页
1.1 研究背景与意义	第8-9页
1.2 国内外发展现状	第9-10页
1.3 论文主要工作及结构安排	第10-12页
第2章 Hadoop平台及其相关内容介绍	第12-22页
2.1 Hadoop平台概述	第12-13页
2.1.1 Hadoop的由来与发展历程	第12-13页
2.1.2 Hadoop平台的特点与优势	第13页
2.2 分布式文件系统HDFS	第13-17页
2.2.1 HDFS的基本内容	第13-14页
2.2.2 HDFS的结构及其工作原理	第14-15页
2.2.3 HDFS的局限性	第15-17页
2.3 MapReduce并行化计算模型	第17-20页
2.3.1 MapReduce的概念	第17页
2.3.2 MapReduce执行流程	第17-19页
2.3.3 MapReduce容错	第19-20页
2.4 本章小结	第20-22页
第3章聚类算法理论研究	第22-28页
3.1 聚类算法概述	第22页
3.2 常见的聚类算法	第22-25页
3.2.1 划分聚类方法	第23页
3.2.2 层次聚类方法	第23-24页
3.2.3 密度聚类方法	第24-25页
3.3 聚类算法性能评价	第25-27页
3.3.1 数据集和采用的具体方法	第25-26页
3.3.2 评价指标	第26-27页
3.4 本章小节	第27-28页
第4章改进K-means聚类算法改进及并行化实现	第28-48页
4.1 传统K-means聚类算法简介	第28-30页
4.2 K-means聚类算法的改进	第30-33页
4.2.1 颜色空间选择	第30-32页
4.2.2 基于密度的初始点选取方法	第32-33页
4.3 基于密度的聚类结果优化方法	第33-34页
4.4 改进的K-means聚类算法并行化实现	第34-39页
4.4.1 算法并行化实现分析	第34页
4.4.2 MapReduce实现过程	第34-39页
4.5 改进的算法性能评估	第39-45页
4.5.1 实验背景	第39-40页
4.5.2 实验结果分析	第40-45页
4.6 本章小结	第45-48页
第5章带有海报颜色信息的个性化推荐算法的设计与实现	第48-56页
5.1 个性化推荐技术支持	第48-49页
5.2 推荐实验流程	第49-51页
5.2.1 项目-项目矩阵的建立	第49-50页
5.2.2 相似度计算与性能评价指标	第50-51页
5.3 实验结果分析	第51-53页
5.4 本章小结	第53-56页
第6章总结与展望	第56-58页
6.1 总结	第56-57页
6.2 展望	第57-58页
参考文献	第58-62页
发表论文和参加科研情况说明	第62-64页
致谢	第64页

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