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基于Mahout的高校图书馆藏书推荐系统的设计与实现

发布时间:2024-04-27 18:39
  随着社会生活的信息化、网络化,信息量的增加必然导致其中充斥着无用的垃圾内容,造成有效信息占比降低。为了解决在数据庞大、需求不明情况下,传统搜索方式不能准确提供有效信息的问题,推荐系统由此出现。其针对用户的不同偏好对不同用户的个人需求进行定制,提供更加精准的信息服务。推荐系统推测用户的想法,将其可能感兴趣的内容推送,这样互联网信息服务的方式就由被动转为主动。目前,各种专业技术领域正处于不断融合的趋势下,这对于一些用户寻找一些不熟悉专业领域的书籍的时候带来了很大的便利。面对当下高校图书馆查阅书籍存在的问题,更迫切的需要将推荐算法应用于专业书籍的管理中去。因此,本文所要解决的问题就是在传统图书管理系统的中融入推荐算法.本论文主要任务是以Hadoop平台为依托,选择Mahout的协同过滤推荐算法为核心算法,实现系统的搭建,完成基于Mahout的高校图书馆藏书推荐系统。本论文的主要工作如下:首先,对基于用户基于项目两种协同过滤算法的的实现原理进行深入的分析和研究,对比这两种协同过滤算法的应用场景和优缺点,并结合本系统的特点合理利用两种算法的优势,搭配使用达到优势互补的目标。其次,对推荐算法存在的...

【文章页数】:67 页

【学位级别】:硕士

【部分图文】:

图1.1Hadoop平台的基本组成与生态系统

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图1.2HDFS基本架构

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图1.3MapReduce执行流程

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图1.4Taste工作原理

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本文编号:3965556

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