基于云計(jì)算的微博推薦系統(tǒng).pdf

1、當(dāng)今,我們處在一個(gè)多核的信息時(shí)代。單一CPU節(jié)點(diǎn)所遇到的性能瓶頸越來越明顯,而利用云計(jì)算技術(shù),可以非常高效的完成對(duì)海量數(shù)據(jù)的存儲(chǔ)和計(jì)算任務(wù)。在這樣的技術(shù)背景下,本文具體研究工作包括Hadoop云計(jì)算平臺(tái)的搭建和傳統(tǒng)算法的遷移,微博數(shù)據(jù)的抓取以及協(xié)同過濾推薦算法原理的分析,改進(jìn)和優(yōu)化三個(gè)主要部分。
　　 云計(jì)算部分,論文首先簡要介紹了云計(jì)算的概念,部署模式以及SPI服務(wù)模型和目前研究現(xiàn)狀等背景知識(shí)。然后論文通過積極嘗試,成功搭建了

2、Hadoop分布式云計(jì)算平臺(tái),為后面的實(shí)驗(yàn)提供了基礎(chǔ)設(shè)施保障。
　　 在微博數(shù)據(jù)的抓取部分,論文給出了具體的抓取用戶數(shù)據(jù)的解決方案并根據(jù)算法需要進(jìn)行了相應(yīng)的數(shù)據(jù)預(yù)處理工作。另外論文對(duì)數(shù)據(jù)集統(tǒng)計(jì)屬性的分析為后文分類算法的設(shè)計(jì)提供了科學(xué)依據(jù)。
　　 對(duì)于第三部分,論文基于云計(jì)算環(huán)境研究了對(duì)微博用戶的協(xié)同過濾(CF)推薦,介紹了幾種經(jīng)典的CF算法,通過實(shí)驗(yàn)發(fā)現(xiàn)這些算法很難給微博用戶做出精確的推薦,為此論文設(shè)計(jì)了一種新型的更適合