基于Hadoop的电影推荐系统任务书

 2021-08-19 11:08

1. 毕业设计(论文)主要目标:

通过对网络信息过载和用户需求分析,设计一个电影推荐系统的基本框架与系统原型。给出整个推荐系统的架构图及一些设计流程。实现的功能是用户登录时向用户推荐各种类型的热门电影,通过用户对推荐系统的使用,记录用户的使用行为,逐渐实现个性化推荐,推荐的电影不仅能够符合用户的个性化需求,同时还要实现对电影的长尾挖掘,力求使推荐效果达到最大化。

通过本次电影推荐系统的毕业设计,了解大数据环境下的数据挖掘方式,开拓思路,

同时熟悉系统设计思路与过程,提高自己的编程能力,通过实践实现自己对大学所学相关知识的了解与巩固

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2. 毕业设计(论文)主要内容:

越来越多的人拥有了方便的移动终端,用户在网络上接触的信息有了爆炸式的增长,面对着越来越多的信息选择,用户从海量数据中获取感兴趣的信息越来越困难,个性化推荐系统作为其中的一种重要的信息过滤手段,能有效的为用户推荐其感兴趣的资源。本设计完成的电影推荐系统即为其中一种,能为用户推荐其感兴趣的电影。

传统的推荐系统采用了协同过滤算法,在推荐系统中取得了很好的效果。但是随着网络信息量与用户的增长,传统的推荐系统在处理大数据量甚至海量信息时表现较差。因此提出了适合处理大数据量的基于Hadoop平台的推荐系统。

此次毕业设计的开发环境:

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3. 主要参考文献

[1] 项亮 编著.推荐系统实践.[M]北京:人民邮电出版社 2012.6.

[2] Sean Owen,Robin Anil,Ted Dunning,Ellen Friedman 编著. [J].Mahout In Action. Manning Publications2010.11.

[3]周军峰,汤显,郭景峰.一种优化的协同过滤推荐算法 [J].计算机研究与发展,2004,41(10).

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