基于Hadoop平台的个性化新闻推荐系统的设计

发布时间：2018-04-22 07:14

  本文选题：Hadoop + MapReduce　； 参考：《微型机与应用》2016年23期

【摘要】：为使互联网用户快捷地查找所需信息,个性化推荐系统的优势得到了体现和运用。该系统设计的目的是为广大网民在浏览新闻时提供一个个性化的新闻推荐系统,实现对新闻数据的协同过滤推荐处理。系统利用Hadoop的MapReduce模型实现并行快速地聚类海量新闻数据,大大提高了数据处理的速度,聚类使得新闻之间的相似度得以体现,再利用不同的协同过滤算法实现个性化的新闻推荐。
[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.
【作者单位】： 广西科技大学鹿山学院电气与计算机工程系;
【基金】：广西科技大学鹿山学院2015年科学基金项目(2015LSKY17)
【分类号】：TP391.3

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本文编号：1786146