基于Hadoop的商品推薦系統(tǒng)研究與應(yīng)用.pdf

1、作為信息過濾中的核心技術(shù)，推薦技術(shù)自提出以來因其有效性迅速得到商業(yè)界和學(xué)術(shù)界的青睞。同時(shí)，基于Hadoop的大數(shù)據(jù)分析框架也為電商平臺(tái)提供了交易的性能保障。
　　基于Hadoop的商品推薦系統(tǒng)，可以利用用戶的歷史數(shù)據(jù)，挖掘出商品之間的聯(lián)系，從而減輕用戶的搜索負(fù)擔(dān)，促進(jìn)用戶的購買動(dòng)力，為商品推薦系統(tǒng)提供持續(xù)、良好的用戶體驗(yàn)保證。融入基于Hadoop的大數(shù)據(jù)分析框架，保證了用戶和商品推薦系統(tǒng)之間交易的及時(shí)性，可以提升用戶的體驗(yàn)，從而不

2、斷擴(kuò)大商品推薦系統(tǒng)的聲譽(yù)和影響力。
　　通過對(duì)基于Hadoop的推薦系統(tǒng)的研究與分析的基礎(chǔ)上，提出了基于邏輯回歸的商品推薦算法，設(shè)計(jì)并實(shí)現(xiàn)了商品推薦系統(tǒng)。經(jīng)對(duì)系統(tǒng)的需求分析，研究了商品推薦系統(tǒng)的目標(biāo)需求，包括安全需求，分析預(yù)測(cè)需求和界面需求，詳細(xì)闡述了商品推薦系統(tǒng)的功能需求，包括角色定義和功能劃分。對(duì)商品推薦系統(tǒng)的具體功能進(jìn)行了詳細(xì)的描述。在系統(tǒng)設(shè)計(jì)階段，對(duì)功能模塊，數(shù)據(jù)庫表及系統(tǒng)邏輯構(gòu)架進(jìn)行了詳細(xì)的設(shè)計(jì)。在系統(tǒng)實(shí)現(xiàn)階段，實(shí)現(xiàn)了商