文献类型：期刊文章

作　　者：张婷婷[1]

ZHANG Tingting(School of Information Engineering,Shandong Management University,Jinan 250357,China)

机构地区：[1]山东管理学院信息工程学院,山东济南250357

出　　处：《现代电子技术》

基　　金：国家自然科学基金青年项目(71301086);山东省社科规划专项基金(17CQXJ11);山东省高等学校科技计划资助项目(J16LN70)~~

年　　份：2018

卷　　号：41

期　　号：16

起止页码：155-158

语　　种：中文

收录情况：BDHX、BDHX2017、IC、RCCSE、ZGKJHX、核心刊

摘　　要：为了解决基于数据挖掘技术的Web个性化推荐系统对Web的推荐结果准确率低,反应时间长的问题,设计基于大数据的Web个性化推荐系统。塑造系统组成框架图,设计系统的总体功能包括源数据采集、数据预处理、用户兴趣分析与实现、个性化推荐以及推荐引擎。源数据采集利用Sqoop工具将数据库中的数据转移到HDFS中以便H-ICRS算法进行数据提取,并获得推荐的历史数据,实现作为系统上层数据支持的功能。针对分析用户长远和当前的Web兴趣度,分别采用语义分析模型和分片聚类的方法,分析用户Web使用兴趣。塑造单个推荐引擎的推荐引擎架构,得到最终的Web个性化推荐列表。实验结果表明,所设计系统的Web个性化推荐结果准确率高,系统的抗压能力强。

关 键 词：大数据 HADOOP WEB个性化推荐 系统设计 Sqoop  H-ICRS算法  

分 类 号：TN919-34]