基于hadoop平台的电影推荐系统研究与实现任务书

 2021-08-20 10:08

1. 毕业设计(论文)主要内容:

Hadoop是一个基于集群、能够对大量数据进行分布式计算和存储的软件框架,由于其高可靠性、高容错性以及高扩展性而在大数据处理中得到广泛应用。

电影推荐系统是目前商业上比较流行的技术,能够根据用户喜好程度进行个性化的电影推荐。

本课题要求实现在hadoop平台上基于hdfs及mapreduce,对大量电影数据进行协同过滤分析,从而实现电影推荐。

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2. 毕业设计(论文)主要任务及要求

1. 完成hadoop平台的搭建;

2. 选择一种协同过滤算法,基于hdfs和mapreduce实现电影推荐功能。

3. 在hadoop平台上进行系统测试和优化;

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3. 毕业设计(论文)完成任务的计划与安排

1. 第1-3周:查阅相关文献资料,明确研究内容,学习毕业设计研究内容所需理论的基础。确定毕业设计方案,完成开题报告。

2. 第4-6周:完成hadoop平台的搭建,了解其基本操作。

3. 第7-9周:研究并掌握hdfs、mapreduce基本框架及协同过滤算法基本原理。

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4. 主要参考文献

[1] Tian J, Li L, Hou X. Elective Recommendation System Based on Users’ Characteristics and Collaborative Filtering Algorithm[C]//Proceedings of the 9th International Symposium on Linear Drives for Industry Applications, Volume 4. Springer Berlin Heidelberg, 2014: 545-552.

[2] Ma M M, Wang S P. Research of User-Based Collaborative Filtering Recommendation Algorithm Based on Hadoop[C]//International Conference on Computer Information Systems and Industrial Applications. Atlantis Press, 2015.

[3] Cai L, Guan X, Chi P, et al. Big data visualization collaborative filtering algorithm based on RHadoop[J]. International Journal of Distributed Sensor Networks, 2014.

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