基于MapReduce的电子商务个性化推荐研究

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基于MapReduce的电子商务个性化推荐研究

     论文目录

致谢第1-6页

中文摘要第6-7页

ABSTRACT第7-9页

目录第9-12页

第1章 绪论第12-16页

   ·论文的研究背景及意义第12-13页

     ·大数据时代第12-13页

     ·电子商务的发展趋势第13页

   ·研究内容和创新第13-14页

     ·研究内容第13-14页

     ·研究创新第14页

   ·研究意义第14-15页

   ·技术路线第15-16页

第2章 相关理论第16-26页

   ·大数据概述第16-17页

     ·大数据概念第16页

     ·大数据的价值第16-17页

   ·Hadoop技术背景第17-18页

     ·Hadoop概述第17-18页

     ·MapReduce简介第18页

   ·MapReduce编程模型第18-20页

     ·MapReduce执行流程第18-19页

     ·其他关键技术第19-20页

     ·MapReduce挖掘技术的特点第20页

   ·个性化推荐理论第20-21页

     ·个性化推荐概述第20-21页

     ·个性化推荐工作原理第21页

   ·电子商务个性化推荐的主要技术第21-25页

     ·基于内容的推荐技术第21-22页

     ·基于协同过滤的推荐技术第22-23页

     ·基于数据挖掘技术的推荐方法第23-25页

   ·本章小结第25-26页

第3章 文献综述研究第26-34页

   ·MapReduce研究现状第26-27页

   ·电子商务个性化推荐研究现状第27-29页

     ·国内外电子商务推荐研究对比第27页

     ·电子商务推荐系统现状研究第27-29页

     ·电子商务个性化推荐的研究意义第29页

   ·电子商务个性化推荐的算法研究第29-31页

     ·关联规则推荐算法第29-30页

     ·基于内容的推荐算法第30页

     ·协同过滤技术的推荐算法第30-31页

   ·现有推荐算法的存在问题及解决方式第31-33页

     ·推荐现状现存问题第31页

     ·解决方式第31-33页

   ·电子商务个性化推荐系统的评价标准第33-34页

第4章 基于MapReduce的电子商务个性化推荐架构设计第34-49页

   ·大数据下的用户数据第34-36页

     ·大数据组成要素第34-35页

     ·MapReduce解决的个性化推荐问题第35-36页

   ·电子商务个性化推荐架构第36-38页

     ·电子商务个性化推荐现状结构第36-37页

     ·改进的电子商务个性化推荐结构设计第37-38页

   ·基于MapReduce的电子商务个性化推荐体系第38-45页

     ·基于MapReduce的电子商务个性化推荐结构设计第38-39页

     ·基于MapReduce的电子商务个性化推荐架构模块分析第39-45页

   ·基于MapReduce的个性化推荐算法研究第45-48页

     ·关联规则挖掘算法概念第45-46页

     ·关联规则并行算法研究第46-47页

     ·传统关联并行算法的不足第47-48页

   ·小结第48-49页

第5章 基于MapReduce的关联规则算法优化与证明第49-61页

   ·Aprior算法研究第49-51页

     ·Aprior算法解释第49-50页

     ·Aprior算法的性能改进第50-51页

   ·基于MapReduce的关联规则推荐算法第51-53页

     ·基于MapReduce分割的APD个性化推荐算法第51-52页

     ·基于MapReduce分割的APD推荐算法的证明第52页

     ·基于MapReduce分割的APD推荐算法的实现第52-53页

   ·APD推荐算法的改进和优化第53-55页

     ·APD推荐算法的改进思想第53-54页

     ·APD推荐算法改进解释第54-55页

   ·实例证明第55-60页

     ·改进APD推荐算法的示例第55-59页

     ·改进的APD推荐算法分析证明第59-60页

   ·本章小结第60-61页

第6章 总结与展望第61-63页

   ·论文总结第61-62页

   ·研究展望第62-63页

参考文献第63-67页

作者简历第67-69页

学位论文数据集第69页

论文编号BS2116043，这篇论文共69页
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