基于Hadoop和MapReduce的商品推薦

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基于Hadoop和MapReduce的商品推薦

作者:陶冶

來源:《計算機時代》2019年第07期

????????摘; 要: 電子商務網站、社交網站以及醫療、教育、公共平臺等各種領域的應用等已深入人們的日常生活,海量信息帶來便捷的同時也產生了無用信息的干擾,過濾信息進行智能推薦已成為一種需求。采用協同過濾算法對產品的用戶評價數據進行分析,能夠跨領域運作分析,具有很好的通用性。依據綜合因素對算法進行改進后,利用MapReduce和Storm對提取的數據進行處理,得到數據過濾后的商品推薦列表,并通過實驗驗證了算法預測的準確度。

????????關鍵詞: 大數據; 協同過濾算法; Hadoop; MapReduce

????????中圖分類號:TP31; ; ; ; ; 文獻標志碼:A; ; ;文章編號:1006-8228(2019)07-29-04

????????Abstract: E-commerce websites, social networking websites and applications in various fields such as medical, education, and public platforms have penetrated into people's daily life. Massive information brings convenience, but also produces interference of useless information. Filtering information for intelligent recommendation has become a demand. Collaborative filtering algorithm is used to analyze the user evaluation data of product, which can be used in cross-domain operation analysis and has good versatility. After improving the algorithm with comprehensive factors, the extracted data are processed by Mapreduce and Storm, and the recommended commodity list filtered by data is obtained. The accuracy of the prediction is verified by experiments.

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