本文選題：Mahout　切入點(diǎn)：協(xié)同過(guò)濾　出處：《天津大學(xué)》2016年碩士論文　論文類型：學(xué)位論文

【摘要】：目前互聯(lián)網(wǎng)已經(jīng)快速發(fā)展至大數(shù)據(jù)時(shí)代,人類所面對(duì)的問(wèn)題不再是信息過(guò)少而是信息過(guò)剩。搜索引擎雖然已經(jīng)非常強(qiáng)大,但僅憑借關(guān)鍵字的搜索,也只是能被動(dòng)的幫助用戶篩選信息而不能主動(dòng)為用戶收集感興趣的信息。對(duì)于越來(lái)越多的這種需求,催生了推薦引擎的產(chǎn)生及快速發(fā)展。憑借對(duì)于用戶偏好的持續(xù)跟蹤分析,推薦引擎可以主動(dòng)向用戶進(jìn)行信息推薦,然后通過(guò)用戶的反饋不斷修正直到用戶得到滿意的結(jié)果。推薦系統(tǒng)通過(guò)收集用戶、物品、偏好等元信息,采用基于人口統(tǒng)計(jì)學(xué)、基于內(nèi)容及基于協(xié)同過(guò)濾等推薦機(jī)制進(jìn)行分析得到初步推薦結(jié)果,再通過(guò)與用戶的交互不斷修正直至給出用戶滿意的推薦結(jié)果。本文通過(guò)對(duì)于推薦系統(tǒng)進(jìn)行深入研究,基于Mahout開源推薦引擎設(shè)計(jì)了一個(gè)個(gè)性化電影推薦web服務(wù)。該系統(tǒng)通過(guò)收集用戶的偏好,采用基于用戶的協(xié)同過(guò)濾或者基于物品的協(xié)同過(guò)濾,分析觀眾或者電影之間的相似度,從而完成電影的個(gè)性化推薦。
[Abstract]:At present, the Internet has developed rapidly to the era of big data. The problem that mankind faces is no longer too little information but too much information. Although search engines are already very powerful, they only rely on keyword search. It can only help users to filter information passively without actively collecting information of interest to users. For more and more of this demand, the emergence and rapid development of recommendation engine, with the help of continuous tracking and analysis of user preferences, The recommendation engine can actively recommend information to the user, and then revise it continuously through feedback from the user until the user gets a satisfactory result. The recommendation system adopts demographics based on user, goods, preferences and other meta-information. Based on the analysis of content and collaborative filtering mechanism, the preliminary recommendation results are obtained, and then through the interaction with the user to revise continuously until the user is satisfied with the recommendation results. This paper makes a deep research on the recommendation system. A personalized movie recommendation web service is designed based on Mahout open source recommendation engine. The system analyzes the similarity between audience and movies by collecting user preferences, using user-based collaborative filtering or object-based collaborative filtering. In order to complete the personalized recommendation of the film.
【學(xué)位授予單位】：天津大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2016
【分類號(hào)】：TP391.3;TP393.09

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8 高e，

本文編號(hào)：1560059