本文關鍵詞：基于Hadoop的電子商務推薦系統的設計與實現，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

【摘要】：為了解決大數據應用背景下大型電子商務系統所面臨的信息過載問題,研究了基于Hadoop構建分布式電子商務推薦系統的方案。采用基于MapReduce模型實現的算法具有較高的伸縮性和性能,能高效地進行離線數據分析。為了克服單一推薦技術的不足,設計了融合多種互補性推薦技術的混合推薦模型。實驗結果表明,基于Hadoop平臺實現的推薦系統具有較好的伸縮性和性能。
【作者單位】： 中國科學院軟件研究所軟件工程技術研究開發(fā)中心;中國科學院研究生院;
【關鍵詞】： 分布式推薦系統 混合推薦 Hadoop 關聯規(guī)則挖掘 協同過濾
【基金】：國家973重點基礎研究發(fā)展計劃基金項目(2009CB320704) 國家科技支撐計劃基金項目(2012BAH05F02、2012BAH09F01)
【分類號】：TP391.3;TP311.52
【正文快照】： 0引言隨著用戶規(guī)模的擴大和業(yè)務的發(fā)展,大型電子商務系統中的用戶數和產品種類越來越多,數據規(guī)模正爆炸式地增長。然而,能夠有效利用的展示區(qū)域是有限的,大量的信息資源由于成為長尾被淹沒而得不到展示,信息過載問題[1]日益突出。推薦系統[2]是一種重要的信息過濾機制,它能有

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  本文關鍵詞：基于Hadoop的電子商務推薦系統的設計與實現，，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

本文編號：359418