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基于用户群透视的用户行为分析和推荐
 
     论文目录
 
摘要第5-6页
Abstract第6-7页
第一章 绪论第10-18页
    1.1 课题研究的背景和意义第10-11页
    1.2 国内外研究及发展现状第11-13页
    1.3 研究的主要内容第13-15页
    1.4 论文结构第15-18页
第二章 相关理论与技术第18-27页
    2.1 基于群体智慧的推荐第18-20页
    2.2 基于社会网络的推荐第20-21页
    2.3 复杂网络中的社团结构发现第21-23页
        2.3.1 复杂网络及社团发现概述第21-22页
        2.3.2 基于标签传播思想的发现算法第22-23页
    2.4 混合推荐技术第23-24页
    2.5 Spark分布式计算框架第24-25页
    2.6 小结第25-27页
第三章 基于用户群透视的融合推荐算法第27-46页
    3.1 基于用户特征网络的用户群发现第27-31页
    3.2 融合的协同过滤推荐算法第31-32页
    3.3 推荐结果的精炼和重排序机制第32-35页
    3.4 实验及效果评估第35-44页
        3.4.1 实验数据第35-36页
        3.4.2 实验内容评价指标第36-37页
        3.4.3 实验结果分析第37-44页
    3.5 小结第44-46页
第四章 系统设计与实现第46-67页
    4.1 数据分析及推荐策略第48-55页
        4.1.1 数据分析第48-50页
        4.1.2 推荐策略第50-55页
    4.2 用户群透视模块第55-59页
    4.3 融合协同过滤推荐模块第59-63页
    4.4 基于Spark框架的推荐算法实现第63-66页
    4.5 小结第66-67页
第五章 总结与展望第67-70页
    5.1 总结第67-68页
    5.2 未来展望第68-70页
参考文献第70-73页
攻读硕士学位期间取得的研究成果第73-74页
致谢第74-75页
附件第75页

 
 
论文编号BS2782169,这篇论文共75
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