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【6h】

基于Mahout的图书推荐系统的设计与实现

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目录

第一章 绪论

1.1课题研究背景及意义

1.2国内外研究现状

1.3研究的主要内容

1.4论文结构

第二章 推荐系统相关理论与技术研究

2.1推荐系统概述

2.2 Apache Mahout介绍

2.3 协同过滤推荐算法

2.4 协同过滤推荐算法存在的问题

2.5基于内容的推荐算法

2.6混合推荐算法

2.7本章小结

第三章 系统需求分析

3.1系统目标

3.2系统功能需求

3.3系统非功能性需求

3.4本章小结

第四章 系统设计

4.1推荐系统总体架构设计

4.2数据库设计

4.3主要功能模块设计

4.4本章小结

第五章 系统实现

5.1系统开发环境

5.2系统开发文件

5.3系统功能实现

5.4系统测试

5.5本章小结

第六章 总结与展望

6.1总结

6.2展望

参考文献

攻读学位期间取得的研究成果

致谢

个人简况及联系方式

声明

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摘要

随着网络社交越来越深入到用户的生活中,国内外各种社交网络平台相继出现。基于此,考虑到阅读在人们生活中的重要性以及读书的重要意义,我们提出了基于图书的社交网络平台的建立,基于图书的社交使用户可以在管理自己图书的基础上以图书为媒介交到志同道合的书友,从而形成自己的书友圈。为了使用户拥有更好的社交体验,我们提出将个性化推荐服务应用到图书阅读与管理社交平台中,这样就可以更好地帮助用户发掘出他们可能感兴趣的书和志同道合的书友。
  在图书阅读与管理社交平台的项目中,我们希望通过提供个性化推荐服务,为具有相似兴趣的用户建立联系,使用户不仅可以通过建立自己的书库管理自己的图书,还可以找到跟自己志趣相投的书友。其次,图书出版社也可以在平台投放广告,我们希望通过用户偏好的图书和用户的好友所偏好的图书结合出版社推广的图书来为用户推荐用户可能感兴趣的书,这样出版社推广的图书可以做到有目的的投放,用户也有更大的可能性发现自己感兴趣的书。通过个性化推荐服务使平台上的用户拥有良好的社交体验,从而更喜欢使用本社交网络平台。
  本论文主要完成了基于Mahout的图书推荐系统的设计与实现,通过使用并扩展Mahout开源框架来为图书阅读与管理社交平台提供推荐服务。本论文围绕为基于图书阅读与管理的社交平台提供有效的图书推荐服务的目标,提出了将两种主流推荐算法相结合进行混合推荐的方式。本文主要使用Apache Mahout构建图书推荐系统,并且完成了图书推荐系统的设计与实现,最后设计测试方案验证图书推荐系统在图书阅读与管理社交平台的关键性能。已完成的主要工作如下:
  (1)在数据预处理方面,前期采集到图书信息后,我们需要对图书信息进行分析建模,包括特征选取、中文切分词处理和关键词提取、建立索引和计算相似度。为了方便实现,在此我们省略了特征选取的步骤,直接选取了图书的内容简介来作为图书的特征,我们主要对图书的内容简介特征做中文切分词处理,提取关键词并建立索引,然后根据关键词分析用户的偏好并计算相似度得到相似图书进而推荐。
  (2)在个性化推荐算法方面,我们直接基于Mahout来构建图书推荐系统并在此基础上进行扩展。
  (3)在推荐系统方面,推荐系统通过图书阅读与管理社交平台上用户的各种日志信息和实时行为数据等,通过分析、处理数据得到相关图书推荐列表,然后将推荐结果返回给图书阅读与管理社交平台。
  (4)在基于图书阅读与管理的社交网络平台方面,我们将本论文研究的推荐系统集成到基于图书阅读与管理的社交网络平台中。通过向用户推荐达两个目的,一个是为用户推荐其可能会喜欢的图书,另一个是帮助用户找到志趣相投的书友。

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