本文關鍵詞：面向搜索應用的分布式協(xié)同過濾推薦技術研究

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【摘要】：互聯(lián)網的飛速發(fā)展,使得信息獲取、傳播的規(guī)模達到了空前的水平,伴隨著信息超載,從海量數(shù)據中找到需要的愈發(fā)困難。信息檢索技術的出現(xiàn)緩解了這一問題,而針對不同的應用場景,用戶需求不明確或無法提煉需求關鍵詞時,信息檢索技術顯得無能為力,由此推薦技術應運而生。深入研究搜索技術原理和推薦機制,有效結合二者,簡化推薦過程,優(yōu)化搜索推薦準確度。本文主要研究工作及貢獻如下:(1)設計面向搜索應用的協(xié)同推薦系統(tǒng)框架:包括離線和在線兩部分,離線部分主要由推薦引擎和檢索數(shù)據庫構成,在線部分通過結合檢索數(shù)據庫整合了搜索服務,并提供了推薦模型的封裝應用。(2)研究3種典型協(xié)同過濾推薦算法:包括mahout中User-based、Itembased和Slope-One算法;通過實驗評估,基于Item-based算法優(yōu)化的Slope-One推薦算法的推薦結果準確和高效,實現(xiàn)相對簡單。(3)實現(xiàn)分布式協(xié)同推薦引擎:包括基于MapReduce計算框架優(yōu)化mahout中的Item-based算法;通過指標模型的優(yōu)化,實現(xiàn)基于電影數(shù)據源的相似計算并行處理,提高推薦效率;并通過實驗對比分析了單機和分布式環(huán)境下引擎的數(shù)據處理能力。(4)實現(xiàn)基于電商應用的推薦服務:包括推薦模型的封裝構建和結合ElasticSearch搜索引擎應用;實現(xiàn)與電商平臺底層數(shù)據交換的模塊間的解耦和分離,在不影響其他網站正常功能的情況下,加入推薦系統(tǒng)模塊。結合搜索引擎ElasticSearch,合理優(yōu)化搜索字段標識符,完善推薦過程,降低推薦誤差。
【學位授予單位】：新疆大學
【學位級別】：碩士
【學位授予年份】：2017
【分類號】：TP391.3

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本文編號：1268175