基于Mahout的个性化推荐系统架构

韩怀梅; 李淑琴

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基于Mahout的个性化推荐系统架构

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针对互联网企业的实际和用户需求,构建一种基于Mahout的个性化推荐系统架构.通过分析网站的数据特点,将数据分为静态数据和动态数据.当数据量不大时,根据数据特点选用Mahout单机内存推荐算法进行计算;当数据量很大时搭建分布式集群,将业务系统的静态数据定时地增量导入到Hadoop的HDFS中,然后用Mahout分布式推荐算法访问HDFS.计算后的结果,保存到业务系统的数据库中,与动态数据合并作为在线响应的输出.实验证明该方案可以绕过海量数据的高并发在线分析的问题,有效地缓解系统响应时间的压力.

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来源
《北京信息科技大学学报（自然科学版）》 |2014年第4期|51-54|共4页
作者
韩怀梅; 李淑琴;
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作者单位

北京信息科技大学计算机学院,北京100192;

北京信息科技大学网络文化与数字传播北京市重点实验室北京100101;

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正文语种 chi
中图分类设计与性能分析;
关键词
数据分离; 单机内存计算; 分布式计算; 个性化推荐; Mahout;

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