基于Hadoop协同过滤的电商数据推荐研究-中国学术期刊网络出版总库

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基于Hadoop协同过滤的电商数据推荐研究

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【下载频次】	★★★★★
【作者】	归伟夏; 刘一帝; 陈华; 李清健;
【作者单位】	广西大学计算机与电子信息学院;
【文献出处】	软件导刊 , Software Guide, 编辑部邮箱 2015年 10期期刊荣誉：ASPT来源刊 CJFD收录刊
【中文关键词】	Hadoop; 协同过滤; 推荐算法; 大数据;
【摘要】	随着电子商务的快速发展,数据推荐技术在电子商务系统中作用越来越重要。提出了一种新型的基于Hadoop协同过滤的电商数据推荐算法,并采用这个算法开发了商品数据处理系统。系统可根据用户的兴趣、对商品的偏爱程度以及对价格的接受范围,进行优化选择后推送用户感兴趣的商品。实验证明,该算法在Hadoop平台上能够有效提高商品数据推荐的准确率和计算效率,从而提高用户购买量。
【基金】	广西大学2011级大学生实验技能和科技创新能力训练基金项目(SYJN20130708)
【更新日期】	2015-11-16
【分类号】	TP391.3
【正文快照】	0引言电子商务系统中的用户数和产品种类越来越多,数据规模呈爆炸式增长,如何从众多的商品信息中获取所需商品越来越重要。推荐系统是解决信息超载问题的有效办法,根据用户需求、兴趣偏好等,将用户感兴趣的信息、产品等推荐给用户,并帮助用户从海量的网络信息中找寻到需要的或?

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