基于大数据的Web个性化推荐系统设计

• 作者: 张婷婷
• 来源期刊: 现代电子技术
• 关键词: 大数据 Hadoop Web个性化推荐 系统设计 Sqoop H-ICRS算法
• 年，卷（期）: 2018,（16）
• 所属期刊栏目: 前沿交叉科学
• 页码范围: 155-158
• 页数: 4页
• 分类号: TN919-34
• 语种: 中文
• DOI: 10.16652/j.issn.1004-373x.2018.16.039

摘要

为了解决基于数据挖掘技术的Web个性化推荐系统对Web的推荐结果准确率低,反应时间长的问题,设计基于大数据的Web个性化推荐系统.塑造系统组成框架图,设计系统的总体功能包括源数据采集、数据预处理、用户兴趣分析与实现、个性化推荐以及推荐引擎.源数据采集利用Sqoop工具将数据库中的数据转移到HDFS中以便H-ICRS算法进行数据提取,并获得推荐的历史数据,实现作为系统上层数据支持的功能.针对分析用户长远和当前的Web兴趣度,分别采用语义分析模型和分片聚类的方法,分析用户Web使用兴趣.塑造单个推荐引擎的推荐引擎架构,得到最终的Web个性化推荐列表.实验结果表明,所设计系统的Web个性化推荐结果准确率高,系统的抗压能力强.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	张婷婷	山东管理学院信息工程学院	2	6	1.0	2.0