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2014年
10期
157-161
,共5页
Hadoop%MapReduce%Mahout%个性化图书推荐%信息推送
Hadoop%MapReduce%Mahout%箇性化圖書推薦%信息推送
Hadoop%MapReduce%Mahout%개성화도서추천%신식추송
构建基于分布式平台及大量借阅数据的图书推荐算法,是实现图书馆个性化信息推送服务的关键环节.本文从搭建Hadoop分布式平台和运用Mahout的MapReduce实现算法入手,针对读者借阅记录的分类号进行频数统计和借阅时间统计,依据借阅次数和借阅时间获得偏好值.并使用Mahout基于图书的推荐器,测试伪分布式单节点模式和完全分布式MapReduce计算框架下的推荐效果.测试表明:在MapReduce运算中增加DataNode的数量同时优化BlockSize参数能显著缩短运算时间,是实现个性化荐书服务自动推送的可行方法.
構建基于分佈式平檯及大量藉閱數據的圖書推薦算法,是實現圖書館箇性化信息推送服務的關鍵環節.本文從搭建Hadoop分佈式平檯和運用Mahout的MapReduce實現算法入手,針對讀者藉閱記錄的分類號進行頻數統計和藉閱時間統計,依據藉閱次數和藉閱時間穫得偏好值.併使用Mahout基于圖書的推薦器,測試偽分佈式單節點模式和完全分佈式MapReduce計算框架下的推薦效果.測試錶明:在MapReduce運算中增加DataNode的數量同時優化BlockSize參數能顯著縮短運算時間,是實現箇性化薦書服務自動推送的可行方法.
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