發(fā)布時(shí)間：2018-04-22 07:14

  本文選題：Hadoop + MapReduce��； 參考：《微型機(jī)與應(yīng)用》2016年23期

【摘要】：為使互聯(lián)網(wǎng)用戶快捷地查找所需信息,個(gè)性化推薦系統(tǒng)的優(yōu)勢(shì)得到了體現(xiàn)和運(yùn)用。該系統(tǒng)設(shè)計(jì)的目的是為廣大網(wǎng)民在瀏覽新聞時(shí)提供一個(gè)個(gè)性化的新聞推薦系統(tǒng),實(shí)現(xiàn)對(duì)新聞數(shù)據(jù)的協(xié)同過(guò)濾推薦處理。系統(tǒng)利用Hadoop的MapReduce模型實(shí)現(xiàn)并行快速地聚類海量新聞數(shù)據(jù),大大提高了數(shù)據(jù)處理的速度,聚類使得新聞之間的相似度得以體現(xiàn),再利用不同的協(xié)同過(guò)濾算法實(shí)現(xiàn)個(gè)性化的新聞推薦。
[Abstract]:In order to make Internet users quickly find the needed information, the advantages of personalized recommendation system have been reflected and applied. The purpose of this system is to provide a personalized news recommendation system for Internet users when browsing news, and to realize collaborative filtering and recommendation processing of news data. The system uses the MapReduce model of Hadoop to cluster massive news data in parallel and quickly, which greatly improves the speed of data processing, and makes the similarity between news reflect. Then different collaborative filtering algorithms are used to realize personalized news recommendation.
【作者單位】： 廣西科技大學(xué)鹿山學(xué)院電氣與計(jì)算機(jī)工程系;
【基金】：廣西科技大學(xué)鹿山學(xué)院2015年科學(xué)基金項(xiàng)目(2015LSKY17)
【分類號(hào)】：TP391.3

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7 高e，

本文編號(hào)：1786146