本文關(guān)鍵詞：基于MapReduce的電子商務(wù)個性化推薦研究，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

博碩論文分類列表

馬列主義、毛澤東思想 藝術(shù)

數(shù)理科學(xué)和化學(xué) 文學(xué)

天文學(xué)、地理科學(xué) 軍事

文化科學(xué)、教育體育 經(jīng)濟

自然科學(xué)總論 哲學(xué)

查看更多分類

論文搜索

相關(guān)論文

基于非接觸式掌紋身份認證
民航旅客團體出行目的推斷研究與應(yīng)
基于多目視覺的適境計算的理論研究
運動目標跟蹤技術(shù)的研究
微博圖像文字內(nèi)容識別與感知
基于稀疏表示與字典訓(xùn)練的含噪圖像
基于運動捕捉數(shù)據(jù)的拉班舞譜自動生
基于回歸策略的推薦算法研究
重拍圖像取證
基于SaaS模式的信息系統(tǒng)架構(gòu)優(yōu)
基于行為分析的惡意代碼檢測與評估
智能化威脅信息溯源關(guān)鍵技術(shù)研究
基于OSPF的網(wǎng)絡(luò)信息收集的設(shè)計
SN集團蔬菜類農(nóng)產(chǎn)品物流便利店選
利用光環(huán)路鏡作為反射元件的全光纖
基于碳排放權(quán)分配的低碳供應(yīng)鏈綜合
供需雙重不確定合作博弈的成本分配
基于復(fù)雜性理論對供應(yīng)鏈牛鞭效應(yīng)的
成效導(dǎo)向的物流配送OPI-M模式
需求不確定條件下制造業(yè)供應(yīng)鏈風(fēng)險
北京市交通運輸能源消耗指數(shù)分解研

科目列表

博士論文    

基于MapReduce的電子商務(wù)個性化推薦研究

     論文目錄

致謝第1-6頁

中文摘要第6-7頁

ABSTRACT第7-9頁

目錄第9-12頁

第1章 緒論第12-16頁

   ·論文的研究背景及意義第12-13頁

     ·大數(shù)據(jù)時代第12-13頁

     ·電子商務(wù)的發(fā)展趨勢第13頁

   ·研究內(nèi)容和創(chuàng)新第13-14頁

     ·研究內(nèi)容第13-14頁

     ·研究創(chuàng)新第14頁

   ·研究意義第14-15頁

   ·技術(shù)路線第15-16頁

第2章 相關(guān)理論第16-26頁

   ·大數(shù)據(jù)概述第16-17頁

     ·大數(shù)據(jù)概念第16頁

     ·大數(shù)據(jù)的價值第16-17頁

   ·Hadoop技術(shù)背景第17-18頁

     ·Hadoop概述第17-18頁

     ·MapReduce簡介第18頁

   ·MapReduce編程模型第18-20頁

     ·MapReduce執(zhí)行流程第18-19頁

     ·其他關(guān)鍵技術(shù)第19-20頁

     ·MapReduce挖掘技術(shù)的特點第20頁

   ·個性化推薦理論第20-21頁

     ·個性化推薦概述第20-21頁

     ·個性化推薦工作原理第21頁

   ·電子商務(wù)個性化推薦的主要技術(shù)第21-25頁

     ·基于內(nèi)容的推薦技術(shù)第21-22頁

     ·基于協(xié)同過濾的推薦技術(shù)第22-23頁

     ·基于數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的推薦方法第23-25頁

   ·本章小結(jié)第25-26頁

第3章 文獻綜述研究第26-34頁

   ·MapReduce研究現(xiàn)狀第26-27頁

   ·電子商務(wù)個性化推薦研究現(xiàn)狀第27-29頁

     ·國內(nèi)外電子商務(wù)推薦研究對比第27頁

     ·電子商務(wù)推薦系統(tǒng)現(xiàn)狀研究第27-29頁

     ·電子商務(wù)個性化推薦的研究意義第29頁

   ·電子商務(wù)個性化推薦的算法研究第29-31頁

     ·關(guān)聯(lián)規(guī)則推薦算法第29-30頁

     ·基于內(nèi)容的推薦算法第30頁

     ·協(xié)同過濾技術(shù)的推薦算法第30-31頁

   ·現(xiàn)有推薦算法的存在問題及解決方式第31-33頁

     ·推薦現(xiàn)狀現(xiàn)存問題第31頁

     ·解決方式第31-33頁

   ·電子商務(wù)個性化推薦系統(tǒng)的評價標準第33-34頁

第4章 基于MapReduce的電子商務(wù)個性化推薦架構(gòu)設(shè)計第34-49頁

   ·大數(shù)據(jù)下的用戶數(shù)據(jù)第34-36頁

     ·大數(shù)據(jù)組成要素第34-35頁

     ·MapReduce解決的個性化推薦問題第35-36頁

   ·電子商務(wù)個性化推薦架構(gòu)第36-38頁

     ·電子商務(wù)個性化推薦現(xiàn)狀結(jié)構(gòu)第36-37頁

     ·改進的電子商務(wù)個性化推薦結(jié)構(gòu)設(shè)計第37-38頁

   ·基于MapReduce的電子商務(wù)個性化推薦體系第38-45頁

     ·基于MapReduce的電子商務(wù)個性化推薦結(jié)構(gòu)設(shè)計第38-39頁

     ·基于MapReduce的電子商務(wù)個性化推薦架構(gòu)模塊分析第39-45頁

   ·基于MapReduce的個性化推薦算法研究第45-48頁

     ·關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘算法概念第45-46頁

     ·關(guān)聯(lián)規(guī)則并行算法研究第46-47頁

     ·傳統(tǒng)關(guān)聯(lián)并行算法的不足第47-48頁

   ·小結(jié)第48-49頁

第5章 基于MapReduce的關(guān)聯(lián)規(guī)則算法優(yōu)化與證明第49-61頁

   ·Aprior算法研究第49-51頁

     ·Aprior算法解釋第49-50頁

     ·Aprior算法的性能改進第50-51頁

   ·基于MapReduce的關(guān)聯(lián)規(guī)則推薦算法第51-53頁

     ·基于MapReduce分割的APD個性化推薦算法第51-52頁

     ·基于MapReduce分割的APD推薦算法的證明第52頁

     ·基于MapReduce分割的APD推薦算法的實現(xiàn)第52-53頁

   ·APD推薦算法的改進和優(yōu)化第53-55頁

     ·APD推薦算法的改進思想第53-54頁

     ·APD推薦算法改進解釋第54-55頁

   ·實例證明第55-60頁

     ·改進APD推薦算法的示例第55-59頁

     ·改進的APD推薦算法分析證明第59-60頁

   ·本章小結(jié)第60-61頁

第6章 總結(jié)與展望第61-63頁

   ·論文總結(jié)第61-62頁

   ·研究展望第62-63頁

參考文獻第63-67頁

作者簡歷第67-69頁

學(xué)位論文數(shù)據(jù)集第69頁

論文編號BS2116043，這篇論文共69頁
會員購買按0.35元/頁下載，共需支付24.15元。        直接購買按0.5元/頁下載，共需要支付34.5元 。

 您可能感興趣的論文

版權(quán)申明：本目錄由網(wǎng)站制作，本站并未收錄原文，如果您是作者，需要刪除本篇論文目錄請通過QQ或其它聯(lián)系方式告知我們，我們承諾24小時內(nèi)刪除。

  本文關(guān)鍵詞：基于MapReduce的電子商務(wù)個性化推薦研究，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。