云平台下推荐系统的研究与改进

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1、万方数据3．2．1单一填补法⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯。3l3．2．2基于距离的填补方法⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯3l3．3根据兴趣度加权的填充策略⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯3l3．3．1基本思想⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯。313．3．2策略描述⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯323．3．3具体步骤⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯323．4实验及分析⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯353．5本章小结⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯384Hadoop平台下推荐的研究⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯

2、⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯394．1推荐算法存在的可扩展性问题⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯394．2问题描述与分析⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯．394．3算法基本思想⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯404．4基于Hadoop平台的实现⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯一404．5实验与分析⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯．464．5．1实验环境⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯464．5．2实验过程与结果分析⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯．．474．6本章小结⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯．．5

3、05总结和展望⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯515．1总结⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯．．515．2展望⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯．51参考文献⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯．53V1l万方数据j匕立交通太堂亟±堂僮诠塞曼I直1引言本章是论文的引言部分，首先介绍课题的研究背景，同时分析课题的研究意义，然后分别从国内国外两个方面介绍课题相关研究现状，最后对本论文的工作内容以及论文组织结构进行介绍。1．1课题背景与研究意义1．1．1课题背景随着信息技术的发展，人们的生

4、活已经越来越离不开互联网。而当今互联网世界中最常见的智能产品可以说是推荐系统(RecommenderSystem)了。推荐系统在如今互联网的应用和产品中已被广泛采用，比如大家每天都可能会使用到的相关搜索、微博上的热门推荐、电子商务网站的各种产品推荐、Facebook等社交网站上的好友推荐等等，除此之外还存在专家推荐，笑话推荐，商铺推荐，金融服务推荐，人身保险推荐等等推荐系统。可以说推荐系统无处不在。推荐系统一般通过收集它的用户对物品集(物品可以是电影，歌曲，书籍，应用，网站，旅行目的地等等)内物品的喜好来学习用户的偏好。信息可以通过显式的方式来收集，经典的场景是通过获取用户的

5、评分信息；或是通过隐式的方式来收集，经典的场景是通过分析用户的行为，比如用户听过哪些歌曲，下载过哪些应用或是访问过哪些网站。推荐系统还可以通过用户的人口统计特征(比如年龄，国籍，性别)，以及社交关系来达到目的。推荐系统使用各种各样不同的由用户提供的信息来给用户做出预测和推荐物品。同时它还需要在准确性，新鲜度，多样性和稳定性等因素中找到平衡来给用户做出推荐。“大数据”可以说是近年来互联网行业最火爆的词。随着互联网时代的到来，所有人的生活都离不开网络，每天所产生的数据量也变得非常巨大。资料显示，截止2014年3月，来自中国的阿里巴巴公司从公司创建起己经处理了超过100PB的数据，

6、这相当于4万个西雅图中央图书馆，580亿本藏书。仅淘宝和天猫两个子公司每日新增的数据量就足以让一个人连续不断看上28年的电影。目前每天全球互联网流量累积达到了1EB(即10亿GB)，这样的数据量足以刻满1．88亿张DVD光盘【11。在数据量如此庞大的时代，云计算应运而生。转向云计算，是互联网世界的万方数据一个重大改变。以处理海量数据为生的各式各样的云计算平台的出现是该转变的一个重要环节。云计算平台大体可以分为以下几类：以数据存储为主的存储型云平台以数据处理为主的计算型云平台，以及计算和数据存储处理兼顾的综合云计算平台。国内外很多著名的计算机公司都搭建了自己的云计算开发平台，以

7、便开发者从多种角度，多种形式进行云技术的开发。美国微软公司的W’mdOWSAzure是具有自我管理机能的一个灵活和支持互操作的平台。它可以用来创建云中运行的应用或者通过基于云的特性来加强现有应用。美国亚马逊公司的弹性计算云(ElasticComputeCloud，EC2)是他们的云计算平台，用户可以通过租用的方式，使用云中的计算能力，存储能力，也可以将自己的应用搭建在云上。目前，亚马逊是世界上最大的公有云服务提供商。谷歌公司的GoogleAppEngine是一个开发、托管网络应用程序的平台，Google