基于Hadoop的酒店推荐系统

发布时间：2024-03-22 05:37

　　在互联网技术日新月异的今天,超载问题日益突出,推荐系统则是这一问题的最优解决方案,能够基于用户的兴趣,在海量信息中迅速匹配到他们所需要的内容。而在现实中,因为物品与物品、人物与人物之间拥有大量的相关数据,基于单机的推荐系统因为性能有限,已难以针对海量的信息数据进行推荐计算。针对推荐系统的可扩展性,已出现了多个解决方案,它们都基于分布式开源软件架构Apache Hadoop。本文研究了HDFS分布式架构,并对MapReduce编程模型做了探讨,再与近年广泛应用的协同过滤推荐算法相结合,提出了一些基于MapReduce编程理论的分布式并行算法,而Mahout推荐算法框架正是对推荐算法MapReduce编程的封装。具体内容如下:(1)、本文研究了HDFS分布式架构,并对MapReduce编程模型做了探讨,再与近年广泛应用的协同过滤推荐算法和系统相结合。以MapReduce并行化编程作为该系统主要编程方式的,分解该算法的复杂任务,使之成为多个MapReduce作业小任务,为了使分布式并行处理能在Hadoop框架上得以实现,利用不同类型的协同过滤推荐算法做了验证,从而证实了,该设计在集群中具有较...

【文章页数】：62 页

【学位级别】：硕士

【部分图文】：

图2-1SOAPWeb服务架构及运行模型

T对系统中每种网络服务资源进行了抽象，将它们都视作是独利用ID可对系统中任何资源实现唯一定位。同时在机器间的网这些标识。所以，URI是REST的前提。STWeb服务与SOAPWeb服务比较OAP的Web服务系统[15]由注册表，服务提供者和请求者三个寻址实....

图2-2REST模型

的描述性信息，能与提供者进行通信，并请求获得方法N的访问方式对应方法（step4）。只有在对请求方法N实施初次访问时，才会出现第后每次进行访问时，只需要向提供端发送SOAPXML文档格式，求取（step6），而提供端在响应后，也会以SOAPXML文档的方式向请....

图2-3推荐系统分层图

以用户历史行为和信息为依据，来推测其对指定项目是否感数据给用户推送个性化服务。推荐系统的应用主要存在于两对指定item的评级；其次是推荐给用户可能感兴趣的items所示，推荐系统通常可以划分为推荐展示层、结果融合层、推荐展示层是某种风格的展示界面来展示推荐结果。结果融滤和....

图2-4基于用户的协同过滤推荐思路

∑()2∈∑()2∈示，代表用户u平均评分值，代表同时评用户u对物品i评分。在该公式中，将用户对物品改善在物品相似度计算中，用户评分差异所造成结果推荐通过以上步骤的计算，就能得其附件邻居了，基趣的事物[27]。推荐会采....

本文编号：3934710