基于HADOOP的分布式推薦引擎.pdf_第1頁
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文檔簡介

1、推薦引擎作為一種信息檢索和信息過濾的重要方法,用來預(yù)測某一用戶愿意給予某一項目,比如圖書、電影和人的評分或偏好。近些年,在電子商務(wù)領(lǐng)域推薦引擎已經(jīng)變得非常流行。哪一個電影是我可能喜歡的?哪一個電腦是我應(yīng)該購買的?推薦引擎的目的是在決策過程中支持人們和提供高品質(zhì)的、易接受的、個性化的建議。
  分布式計算作為一種新興的技術(shù)使用分布式系統(tǒng)解決計算的問題。在分布式計算中,一個特定的問題被拆分成多個任務(wù)供計算機集群運算。Hadoop是一個

2、開源的分布式計算框架用以支撐數(shù)據(jù)密集型的應(yīng)用。Hadoop的核心由HDFS和MapReduce組成。HBase是一個基于列的分布式數(shù)據(jù)庫構(gòu)建在HDFS之上。Mahout是一個可擴展性的開源機器學(xué)習(xí)算法庫目的是提供廣泛的機器學(xué)習(xí)和數(shù)據(jù)挖掘算法:協(xié)同過濾、頻繁模式挖掘、分類和聚類等。
  本文的目標是結(jié)合推薦引擎的理論與推薦算法的實現(xiàn),評估出適合大規(guī)模應(yīng)用的推薦算法,建立起可供原型開發(fā)與生產(chǎn)環(huán)境使用的分布式推薦引擎,并且將分布式推薦引

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