[发明专利]一种基于hadoop的网络推荐方法

权利要求书

1.一种基于hadoop的网络推荐方法，其特征在于：基于hadoop平台的网络，根据实际的计算需求增加集群的规模，利用HDFS分布式文件系统为海量数据集提供动态的存储空间来存储不断增长的海量数据集，并通过MapReduce框架将大任务分解为小任务，通过并行计算的方式提高算法的计算速度，利用物质扩散算法和热传导算法实现网络推荐。

2.根据权利要求1所述一种基于hadoop的网络推荐方法，其特征在于：所述推荐方法的设计结构包括：1）推荐应用接口模块，2）推荐系统模块，3）数据存储模块，其中

推荐应用接口模块，负责用户数据的收集和推荐结果的返回，用户对商品的打分信息会通过JSP调用JDBC写入数据存储模块的数据库，并接收用户的请求从数据存储模块中接收推荐的结果；

推荐系统模块，以Hadoop平台为基础，定时从数据存储模块导入用户历史数据到HDFS中以保证保持数据的实时性，利用已经MapReduce并行化的推荐算法后台程序生成推荐模型，进一步计算推荐的结果，并存储到数据存储模块；

数据存储模块，将用户历史数据和推荐计算的结果存储使用关系型数据库。

3.根据权利要求1或2所述一种基于hadoop的网络推荐方法，其特征在于：所述推荐方法融合了基于物质扩散法的剪切策略，对极度活跃的用户历史商品选择记录进行长度限制，随机保留该位用户与已选择过的商品的P条连边，多余的连边则进行删除。