基于Hadoop的推荐系统研究与应用

基于Hadoop的推荐系统研究与应用

湖北工业大学 杨庄

为了更好的解决推荐系统发展中存在的这些问题，提高协同过滤算法的准确性，本文以解决这些问题为目标，对以下三个方面进行了讨论与研究：①重点研究了协同过滤算法在推荐系统中的应用，提出了数据稀疏度导致的协同过滤推荐准确度不高问题，提出了混合推荐算 Hadoop； 协同过滤； 混合推荐； 数据稀疏度法的概念。②本文思考利用云计算平台来解决传统协同过滤算法在实施过程中遇到的可扩展性及实时性问题，采用Apache的开源项目Hadoop作为算法的开发平台。在充分查阅相关文献了解Hadoop的技术之后，本文重点分析了制约Hadoop性能的关键问题，提出了相应的改进方案SHadoop，提高了Hadoop在大规模数据上的处理能力，充分体现了云计算与推荐系统结合的优势。③本文完成了一个电影推荐系统的原型，并提出改进的推荐系统的评价指标，对常用的协同过滤算法与本文提出的混合推荐算法进行对比实验。

基于Hadoop的推荐系统研究与应用

时间： 2024-07-30 05:34:44

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