本文關(guān)鍵詞：基于Hadoop的電子商務(wù)推薦系統(tǒng)的設(shè)計與實現(xiàn)，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

【摘要】：為了解決大數(shù)據(jù)應(yīng)用背景下大型電子商務(wù)系統(tǒng)所面臨的信息過載問題,研究了基于Hadoop構(gòu)建分布式電子商務(wù)推薦系統(tǒng)的方案。采用基于MapReduce模型實現(xiàn)的算法具有較高的伸縮性和性能,能高效地進行離線數(shù)據(jù)分析。為了克服單一推薦技術(shù)的不足,設(shè)計了融合多種互補性推薦技術(shù)的混合推薦模型。實驗結(jié)果表明,基于Hadoop平臺實現(xiàn)的推薦系統(tǒng)具有較好的伸縮性和性能。
【作者單位】： 中國科學(xué)院軟件研究所軟件工程技術(shù)研究開發(fā)中心;中國科學(xué)院研究生院;
【關(guān)鍵詞】： 分布式推薦系統(tǒng) 混合推薦 Hadoop 關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘 協(xié)同過濾
【基金】：國家973重點基礎(chǔ)研究發(fā)展計劃基金項目(2009CB320704) 國家科技支撐計劃基金項目(2012BAH05F02、2012BAH09F01)
【分類號】：TP391.3;TP311.52
【正文快照】： 0引言隨著用戶規(guī)模的擴大和業(yè)務(wù)的發(fā)展,大型電子商務(wù)系統(tǒng)中的用戶數(shù)和產(chǎn)品種類越來越多,數(shù)據(jù)規(guī)模正爆炸式地增長。然而,能夠有效利用的展示區(qū)域是有限的,大量的信息資源由于成為長尾被淹沒而得不到展示,信息過載問題[1]日益突出。推薦系統(tǒng)[2]是一種重要的信息過濾機制,它能有

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  本文關(guān)鍵詞：基于Hadoop的電子商務(wù)推薦系統(tǒng)的設(shè)計與實現(xiàn)，，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

本文編號：359418