基于Hadoop的电子商务推荐系统的设计与实现

发布时间：2017-05-12 09:24

  本文关键词：基于Hadoop的电子商务推荐系统的设计与实现，由笔耕文化传播整理发布。

【摘要】：为了解决大数据应用背景下大型电子商务系统所面临的信息过载问题,研究了基于Hadoop构建分布式电子商务推荐系统的方案。采用基于MapReduce模型实现的算法具有较高的伸缩性和性能,能高效地进行离线数据分析。为了克服单一推荐技术的不足,设计了融合多种互补性推荐技术的混合推荐模型。实验结果表明,基于Hadoop平台实现的推荐系统具有较好的伸缩性和性能。
【作者单位】： 中国科学院软件研究所软件工程技术研究开发中心;中国科学院研究生院;
【关键词】： 分布式推荐系统 混合推荐 Hadoop 关联规则挖掘 协同过滤
【基金】：国家973重点基础研究发展计划基金项目(2009CB320704) 国家科技支撑计划基金项目(2012BAH05F02、2012BAH09F01)
【分类号】：TP391.3;TP311.52
【正文快照】： 0引言随着用户规模的扩大和业务的发展,大型电子商务系统中的用户数和产品种类越来越多,数据规模正爆炸式地增长。然而,能够有效利用的展示区域是有限的,大量的信息资源由于成为长尾被淹没而得不到展示,信息过载问题[1]日益突出。推荐系统[2]是一种重要的信息过滤机制,它能有

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