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文檔簡介
1、隨著互聯(lián)網(wǎng)的日益發(fā)展,手機、平板電腦等智能終端的出現(xiàn),人們在工作和生活中越來越依賴網(wǎng)絡(luò),同時也產(chǎn)生大量的數(shù)據(jù)文件,對于如此海量的數(shù)據(jù),加之用戶有時不能清晰的表達查詢意圖,使得用戶很難快速、準(zhǔn)確的找出所需要的信息,為此學(xué)者們進行了許多相關(guān)的研究,其中有效的技術(shù)方案主要包括搜索引擎中的查詢推薦算法和基于偏好的推薦系統(tǒng)。查詢推薦算法通過構(gòu)造一組與原查詢詞相關(guān)的查詢詞幫助用戶明確查詢意圖。推薦系統(tǒng)以用戶行為、偏好作為依據(jù),主動為用戶推薦符合其偏
2、好的信息。
由于用戶數(shù)量、數(shù)據(jù)規(guī)模的快速增長,而傳統(tǒng)推薦算法以單機運行為主,計算復(fù)雜度普遍較高,計算難度大,已經(jīng)不能滿足海量數(shù)據(jù)推薦計算的需求,產(chǎn)生了推薦時間緩慢、準(zhǔn)確率下降等一系列問題。為了更好的解決推薦算法的可擴展性、準(zhǔn)確性問題,本文在深入研究HDFS分布式系統(tǒng)和MapReduce編程思想的基礎(chǔ)上,針對近年來提出的網(wǎng)絡(luò)推薦算法,分別提出了查詢推薦算法和基于偏好的協(xié)同過濾推薦算法在 MapReduce編程模型下的分布式并行化
3、算法,并設(shè)計和實現(xiàn)了一個基于Hadoop的電影推薦原型系統(tǒng)。主要工作內(nèi)容如下:
首先,介紹了推薦算法和云計算方面國內(nèi)外的研究現(xiàn)狀,然后重點闡述了推薦系統(tǒng)及主流協(xié)同過濾算法,具體分析了Hadoop相關(guān)技術(shù),為基于Hadoop的并行化算法提供了理論依據(jù)。
然后,針對搜索引擎中的查詢推薦算法,提出了基于Hadoop的最小生成樹聚類算法來實現(xiàn)查詢推薦,通過一系列測試和結(jié)果分析驗證了算法在集群上具有良好的并行性和擴展性。在基于
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