基于改进Mahout推荐引擎的购物系统的研究与实现

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1、武汉邮电科学研究院硕士学位论文基于改进Mahout推荐引擎的购物系统的研究与实现ResearchandImplementationofShoppingSystemBasedonImprovedMahoutRecommendationEngine专业：信号与信息处理研究方向：软件工程导师：李明春研究生：刘爽学号：20140077二〇一七年三月独创性声明本人声明所呈交的论文是我个人在导师指导下进行的研究工作及取得的研宄成果，除了文中特别加以标注的地方外，没有任何剽窃、抄袭、造假等违反学术道德、学术规范的行为，也没有侵犯任何其他人或组织的科研成果及专利？与我一同工作的同志对本研

2、宄所做的任何贡献均己在论文中作了明确的说明并表示了谢意。如有任彳可侵权行为，本人愿意为此独立承担全部责任。＇：Ｍ．作者签名：签字日期ｕｌ？＿＿ｊ关于论文使用授权的说明本人完全了解武汉邮电科学研究院Ｃ烽火科技集团）有关保留、使用学位论文的规定，本文知识产权归武汉邮电科学研究院所有，武汉邮电科学研宄院有权保留送交论文的复印件和电子版本，允许论文被查阋和借阅。同意将本人的学位论文提交中国学术期刊（光盘版）电子杂志社全文出版并收入《中国学位论文全文数据库》。□公幵□保密一年□保密两年（注：保密的学位论文在解密后遵守此协议）、作者签名：＾ｉＬ签

3、字曰期：叫ｕ：导师签杳：签字日期Ｉ／武汉邮电科学研究院硕士学位论文摘要随着电子商务规模的不断扩大，网上购物系统属于电子商务的一种表现形式，也随着电子商务的发展变得越来越流行。随着网络购物方式的盛行，商品的个数越来越多，种类也越来越复杂多样，对于消费者来说，需要花费大量的时间和精力才能从成千上万的商品信息中挑选出自己想要购买的商品。对于商家来说，每个人都想提高自己购物系统中商品的销量以及销售额。因此，商品的个性化推荐功能对于复杂多样、信息量极大的购物系统来说是必不可少的，它可以帮助消费者从大量信息中挑选出自己想要的商品，同时也可以帮助商家提高消费者对商家的好评度从而提高商家的销售

4、额。本文首先介绍了课题的背景以及意义，其次对电子商务的现状进行分析以及介绍推荐技术的发展背景以及研究内容，然后研究了Mahout协同过滤推荐算法，最后介绍了购物系统的代码实现以及完成整个购物系统的测试工作，验证了改进的协同过滤算法以及整个系统的可行性。总结起来，本文主要完成了以下四个方面的工作：1、对Mahout协同过滤推荐引擎进行研究分析，组合出不同的推荐算法，对比不同的组合算法，得出查准率和召回率最高的一种组合算法，准备应用于本文中的购物系统；2、对购物系统进行需求分析以及总体架构的设计，结合需求分析以及总体设计的结论，完成了系统的数据库逻辑设计，并且完成了数据库表的设计；3、根据数

5、据库的表结构设计以及数据库管理工具Mysql，完成了购物系统基于SSH的环境搭建以及主要模块的实现，并且根据得到的Mahout协同过滤推荐算法组合应用于本文的购物系统中，并对其进行改进分析；4、搭建购物系统的测试环境，对整个系统包括商品推荐模块进行详细的测试，保证整个购物系统的良好运行，测试表明，本文的购物系统是一个完整、实用并且人性化的基于改进的Mahout推荐引擎的购物系统。关键词：购物系统；Mahout；协同过滤；Mysql；SSH武汉邮电科学研究院硕士学位论文AbstractWiththecontinuousexpansionofthescaleofe-commerce,onli

6、neshoppingsystemasaformofe-commercehasalsobecomeincreasinglypopularwiththedevelopmentofe-commerce.Withtheprevalenceofonlineshopping,forconsumers,thenumberofgoodshasbecomemoreandmore,andtherearemoreandmorecomplexanddiversespecies,sotheyneedtospendalotoftimeandefforttoselectfromthousandsofmerchandi

7、seinformationwhentheywanttobuysomething.Forbusinesses,everyonewantstoincreasesalesandsalesoftheirproductsintheshoppingsystem.Therefore,thepersonalizedrecommendationofgoodsforthecomplexanddiverse,verylargeamountofinform