| 论文标题： | 基于Spark技术的协同过滤推荐算法的可扩放性研究 | ||
| 论文封面： |  |
||
| 论文摘要： | 基于Spark技术的协同过滤推荐算法的可扩放性研究摘要 本文探讨了计算机科学与技术在各个领域的应用，并强调了其在推动现代社会发展中的重要作用。我们研究了计算机硬件和软件的基础，以及它们在解决实际问题中的应用。此外，我们还讨论了不同领域的案例研究，包括人工智能、数据科学、网络安全等，以展示计算机科学与技术的广泛性和实用性。最后，我们强调了计算机科学与技术的未来发展趋势和挑战，以促进相关领域的研究和进步。本文论述了基于Spark技术的协同过滤推荐算法的可扩放性研究在当前一些问题，了解论文基于Spark技术的协同过滤推荐算法的可扩放性研究背景，本文从论文角度/方向/领域进行关于基于Spark技术的协同过滤推荐算法的可扩放性研究的研究； 针对基于Spark技术的协同过滤推荐算法的可扩放性研究问题/现象，从基于Spark技术的协同过滤推荐算法的可扩放性研究方面，利用基于Spark技术的协同过滤推荐算法的可扩放性研究方法进行研究。目的: 研究基于Spark技术的协同过滤推荐算法的可扩放性研究目的、范围、重要性;方法: 采用基于Spark技术的协同过滤推荐算法的可扩放性研究手段和方法;结果: 完成了基于Spark技术的协同过滤推荐算法的可扩放性研究工作取得的数据和结果; 结论: 得出基于Spark技术的协同过滤推荐算法的可扩放性研究的重要结论及主要观点，论文的新见解。 [关键词]:基于Sp;基于Spark技;可扩放性研究 |
||
| 论文目录： | 基于Spark技术的协同过滤推荐算法的可扩放性研究目录(参考) 中文摘要(参考) 英文摘要Abstract 论文目录 第一章 基于Spark技术的协同过滤推荐算法的可扩放性研究引言/绪论………………1 1.1 基于Spark技术的协同过滤推荐算法的可扩放性研究研究背景…………………2 1.2 基于Spark技术的协同过滤推荐算法的可扩放性研究研究意义…………………2 1.2.1 理论意义…………………2 1.2.2 实践意义…………………2 1.3 基于Spark技术的协同过滤推荐算法的可扩放性研究国内外研究现状………………2 1.3.1 国外研究现状…………………2 1.3.2 国内研究现状…………………2 1.4 基于Spark技术的协同过滤推荐算法的可扩放性研究文献综述…………………2 1.4.1 国外研究现状…………………2 1.4.2 国内研究现状…………………2 1.5 基于Spark技术的协同过滤推荐算法的可扩放性研究研究的目的和内容…………………3 1.5.1 研究目的…………………3 1.5.2 研究内容…………………3 1.6 基于Spark技术的协同过滤推荐算法的可扩放性研究研究的方法及技术路线………………3 1.6.1 研究方法…………………3 1.6.2 研究技术路线…………………3 1.7 基于Spark技术的协同过滤推荐算法的可扩放性研究拟解决的关键问题…………………3 1.8 基于Spark技术的协同过滤推荐算法的可扩放性研究创新性/创新点…………………3 1.9 基于Spark技术的协同过滤推荐算法的可扩放性研究本章小结…………………3 第二章 基于Spark技术的协同过滤推荐算法的可扩放性研究的概述/概念…………………4 2.1 基于Spark技术的协同过滤推荐算法的可扩放性研究的定义…………………4 2.2 基于Spark技术的协同过滤推荐算法的可扩放性研究的作用…………………4 2.3 基于Spark技术的协同过滤推荐算法的可扩放性研究的发展历程…………………5 第三章 基于Spark技术的协同过滤推荐算法的可扩放性研究的构成要素…………………6 3.1 基于Spark技术的协同过滤推荐算法的可扩放性研究的组成部分…………………6 3.2 基于Spark技术的协同过滤推荐算法的可扩放性研究的功能模块…………………6 3.3 基于Spark技术的协同过滤推荐算法的可扩放性研究的内容支持…………………7 第四章 基于Spark技术的协同过滤推荐算法的可扩放性研究可行性分析……………… 8 4.1 基于Spark技术的协同过滤推荐算法的可扩放性研究市场需求…………………………………… 8 4.2 基于Spark技术的协同过滤推荐算法的可扩放性研究技术可行性………………………………8 4.3 基于Spark技术的协同过滤推荐算法的可扩放性研究成本效益………………………………………8 4.4 基于Spark技术的协同过滤推荐算法的可扩放性研究风险评估 ………………………………………8 第五章 基于Spark技术的协同过滤推荐算法的可扩放性研究系统需求分析………………9 5.1 基于Spark技术的协同过滤推荐算法的可扩放性研究系统功能需求…………………………………… 9 5.2 基于Spark技术的协同过滤推荐算法的可扩放性研究系统性能需求………………………………9 5.3 基于Spark技术的协同过滤推荐算法的可扩放性研究系统安全需求……………………………………10 5.4 本章小结 ………………………………………………10 第六章 基于Spark技术的协同过滤推荐算法的可扩放性研究系统架构设计/概要分析……………………10 6.1 基于Spark技术的协同过滤推荐算法的可扩放性研究系统总体架构 …… ………… 11 6.2 基于Spark技术的协同过滤推荐算法的可扩放性研究的处理模块设计………………… 12 6.3 基于Spark技术的协同过滤推荐算法的可扩放性研究的功能模块设计 …………………… 13 6.4 本章小结 ………… ………… 13 第七章 基于Spark技术的协同过滤推荐算法的可扩放性研究的系统实现………………………15 7.1 基于Spark技术的协同过滤推荐算法的可扩放性研究系统功能实现…………………15 7.2 基于Spark技术的协同过滤推荐算法的可扩放性研究安全性改进……………………16 7.3 基于Spark技术的协同过滤推荐算法的可扩放性研究稳定性改进…………………… 16 7.4 基于Spark技术的协同过滤推荐算法的可扩放性研究本章小结…………………… 16 第八章 基于Spark技术的协同过滤推荐算法的可扩放性研究系统测试与评估………18 8.1 测试环境与测试方法……………18 8.2 测试结果与分析……………18 8.3 系统性能评估……………18 第九章 基于Spark技术的协同过滤推荐算法的可扩放性研究总结结论与建议………19 9.1 研究成果总结……………19 9.2 研究不足与改进方向……………20 9.3 未来发展前景……………21 第九章 基于Spark技术的协同过滤推荐算法的可扩放性研究结论与展望/结束语……………………………23 致谢 ………………………………………24 参考文献 …………………………………… 25 论文注释 ……………………………………26 附录 …………………………………………27 |
||
| 论文正文： | 获取原创论文基于Spark技术的协同过滤推荐算法的可扩放性研究正文 |
||
| 参考文献： | 基于Spark技术的协同过滤推荐算法的可扩放性研究参考文献类型：专著[M]，论文集[C]，报纸文章[N]，期刊文章[J]，学位论文[D]，报告[R]，标准[S]，专利[P]，论文集中的析出文献[A] |
||
| 论文致谢： | 四年的大学读书生活在这个夏季节即将划上一个句号，而于我的人生却只是一个逗号，我将面对又一次征程的开始。四年的求学生涯在师长、亲友的大力支持下，走得辛苦却也收获满囊，在论文即将付梓之际，思绪万千，心情久久不能平静。 伟人、名人为我所崇拜，可是我更急切地要把我的敬意和赞美献给一位平凡的人，我的导师。我不是您最出色的学生，而您却是我最尊敬的老师。您治学严谨，学识渊博，思想深邃，视野雄阔，为我营造了一种良好的精神氛围。授人以鱼不如授人以渔，置身其间，耳濡目染，潜移默化，使我不仅接受了全新的思想观念，树立了宏伟的学术目标，领会了基本的思考方式，从论文题目的选定到论文写作的指导,经由您悉心的点拨,再经思考后的领悟,常常让我有“山重水复疑无路,柳暗花明又一村”。 |
||
| 文献综述结构： | 基于Spark技术的协同过滤推荐算法的可扩放性研究文献综述参考 |
||
| 开题报告： | 一般包括以下部分： |
||
| 开题报告模板： | |||
| 论文附录： | 对写作主题的补充，并不是必要的。 |
||
| 专业： | 计算机科学与技术 | ||
| 论文说明： | 原创论文主要作为参考使用论文，不用于发表论文或直接毕业论文使用，主要是学习、参考、引用等！ | ||
| 论文编号： | 3229857 | ||
| 上一篇：Spark云计算平台下的结构物理参数辨识 下一篇：分布式数据库在网络化短波信号侦察系统中的设计与实现 | |||
| 相关原创论文： | |||
免费咨询QQ：1900810140
