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计算机毕业设计之基于Hadoop大数据和协同过滤的名画推荐系统
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!!!计算机毕业生设计,课程设计需要帮助的可以联系我 ,点击头像加我 qq!!! 计算机毕业设计之基于Hadoop大数据和协同过滤的名画推荐系统 本课题实现的是一个基于大数据的名画推荐系统,主要目的是解决用户面对海量的作品找到自己喜欢的作品,对用户进行推荐,通过发掘用户的兴趣,提升推荐结果的满意度,主要研究内容是: 1)数据采集与数据预处理。数据采集是大数据分析的基础,通过传统的网络爬虫和相关接口调用,获取到相关名画信息并记录到本地。获取与用户兴趣相关的数据,从而为之后的算法分析建立基础。 2)用户名画推荐模型。通过研究传统的推荐算法和获得的数据,传统的基本上是基于内容的推荐算法,基于协作,关联规则,实用为基础、以知识为基础,并结合建议,等等。本系统打算使用的推荐算法是协同过滤算法,根据历史数据集进行推荐,也可通过其它用户相关评分进行推荐。但它的缺点在于如果用户量太少,则产生的结果不够准确。 3)推荐相关问题的解决。除去大多数系统存在的运问题、并发问题等等、推荐系统最大的问题在于没有办法很好地去猜测用户真正的在想什么,只能通过大量的行为数据去进行研究推荐。其次就是数据量问题,大数据推荐的前提是大量数据,大量数据存在就会有冗余问题。面对这些问题,只能将各个模块进行解耦,实现性能并发和各个模块之间的流畅传递,其次各个应用模块在整合之后可以正确执行,以完成设计和实现工作。
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