基于大数据分析与挖掘平台的个性化商品推荐研究及应用

• 作者: 周晓静 李晓颖 杨成伟 赵安娜
• 来源期刊: 电子测试
• 关键词: Hadoop Spark 大数据 推荐系统 数据挖掘
• 年，卷（期）: 2019,（12）
• 所属期刊栏目: 网络与信息工程
• 页码范围: 65-66,81
• 页数: 3页
• 字数: 3182字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1000-8519.2019.12.027

摘要

在以数据驱动为主导的大数据时代,信息资源量呈几何级增长,"信息超载"问题对数据分析与处理提出了更高的要求.从海量数据中提取有效信息并进行系统的分析与挖掘,从而满足用户的个性化需求将大大增强企业竞争力.本文结合Hadoop与Spark的优点,设计并搭建了包括HDFS、MongoDB、MLlib、Tableau等集群的大数据分析与挖掘平台,并实践了基于Amazon电商交易数据集的个性化商品推荐应用.利用Spark MLlib的ALS矩阵分解协同过滤推荐算法对用户购买行为进行模型训练和推荐,最后实验结果表明,此大数据分析与挖掘平台对于对个性化商品的推荐可实现不错的效果.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	杨成伟	山东财经大学管理科学与工程学院	4	4	2.0	2.0
2	李晓颖	山东财经大学管理科学与工程学院	5	4	2.0	2.0
3	赵安娜	山东财经大学管理科学与工程学院	3	2	1.0	1.0
4	周晓静	山东财经大学管理科学与工程学院	4	2	1.0	1.0