基于Hadoop的图书推荐系统研究与设计
南磊
江苏省信息中心 南京210013;计算机软件新技术国家重点实验室(南京大学)南京210023
摘要：经过近些年的发展,图书市场在种类规模和总体数量等方面有了长足的进步.但是同时也带来了图书过多,使得读者难以选择合适图书的困难.常规的明细分类使得读者可以针对每一种类型的书进行选择,但是其每个分类下依然有成千上万中书籍.论文完成的是一种基于Apriori算法创建关联规则的图书推荐在Hadoop上的实现.利用在豆瓣读书上获取的图书评论数据,使用Hadoop生成图书的K-频繁集,并计算相关的图书推荐置信度.论文实现的算法能够高效地为读者提供推荐服务.
关键词：MapReduce并行计算关联规则图书推荐Hadoop
分类号：TP311(计算技术、计算机技术)
资助基金：国家自然科学基金(61272418)
论文发表日期：2016-01-01
在线出版日期：2025-08-15（本平台首次上网日期，不代表文献的发表时间）
页数：7( 1057-1063 )
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