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基于用戶行為日志的個性化新聞推薦算法的研究與實現

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基于用戶行為日志的個性化新聞推薦算法的研究與實現
論文目錄
 
摘要第1-5頁
Abstract第5-6頁
第1章 緒論第10-18頁
    1.1 研究工作的背景與意義第10-11頁
    1.2 個性化新聞推薦的國內外研究歷史與現狀第11-16頁
        1.2.1 推薦系統的發展第12-13頁
        1.2.2 個性化新聞推薦系統的研究歷史現狀第13-14頁
        1.2.3 個性化推薦算法的研究歷史現狀第14-16頁
    1.3 論文的研究內容第16-17頁
    1.4 本文研究目的及創新點第17頁
    1.5 論文的結構組織第17-18頁
第2章 個性化推薦算法及相關技術理論第18-28頁
    2.1 主流個性化推薦算法介紹第18-24頁
        2.1.1 基于內容的推薦算法第19-22頁
        2.1.2 基于效用的個性化推薦算法第22-23頁
        2.1.3 混合推薦算法第23-24頁
    2.2 推薦系統中的相關技術理論第24-27頁
        2.2.1 Spark計算框架第24-25頁
        2.2.2 Kafka第25-26頁
        2.2.3 Spark SQL第26-27頁
    2.3 本章小結第27-28頁
第3章 基于隱馬爾科夫模型的協同過濾算法的研究與優化第28-45頁
    3.1 馬爾科夫模型第28-31頁
        3.1.1 馬爾科夫模型簡介第29頁
        3.1.2 隱馬爾科夫模型第29-30頁
        3.1.3 馬爾科夫過程與馬爾科夫鏈第30頁
        3.1.4 馬爾科夫預測第30-31頁
    3.2 協同過濾算法存在的問題第31-33頁
    3.3 基于隱馬爾科夫模型的協同過濾推薦算法第33-42頁
        3.3.1 算法介紹第33-36頁
        3.3.2 行為日志分析和模型建立第36-38頁
        3.3.3 實驗設計第38-40頁
        3.3.4 實驗結果分析第40-42頁
    3.4 算法的改進和實驗第42-44頁
    3.5 本章總結第44-45頁
第4章 基于三維模型的混合推薦算法的設計與優化第45-58頁
    4.1 引言第45頁
    4.2 以隱馬爾科夫模型為主的三維模型第45-48頁
        4.2.1 模型介紹第46-47頁
        4.2.2 模型建立第47-48頁
    4.3 基于三維模型的混合算法第48-51頁
        4.3.1 算法介紹第49-51頁
        4.3.2 算法混合第51頁
    4.4 實驗和結果分析第51-53頁
    4.5 算法存在的問題及優化措施第53-57頁
        4.5.1 引入K_means算法進行優化第53-55頁
        4.5.2 新聞過濾去重機制第55頁
        4.5.3 強插和降權處理第55-56頁
        4.5.4 安全處理第56-57頁
    4.6 本章總結第57-58頁
第5章 個性化新聞推薦系統的設計和實現第58-67頁
    5.1 平臺選擇及及搭建第58-60頁
        5.1.2 分布式集群環境搭建第59-60頁
    5.2 新聞推薦系統設計第60-65頁
        5.2.1 日志處理模塊設計與實現第61-62頁
        5.2.2 kafka日志處理模塊第62-63頁
        5.2.3 生成用戶模型第63-64頁
        5.2.4 推薦算法模塊設計與實現第64-65頁
    5.3 新聞推薦系統的結果展示第65-66頁
    5.4 本章小結第66-67頁
第6章 總結與展望第67-69頁
    6.1 全文總結第67-68頁
    6.2 后續工作展望第68-69頁
參考文獻第69-72頁
申請學位期間的研究成果及學術論文第72-73頁
致謝第73頁

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