[发明专利]一种基于hadoop的网络推荐方法在审
| 申请号： | 201410574528.X | 申请日： | 2015-08-04 |
| 公开（公告）号： | CN104503967A | 公开（公告）日： | 2015-07-29 |
| 发明（设计）人： | 黄敏;杨晋博;刘晶 | 申请（专利权）人： | 浪潮电子信息产业股份有限公司 |
| 主分类号： | G06F17/30 | 分类号： | G06F17/30 |
| 代理公司： | 济南信达专利事务所有限公司 37100 | 代理人： | 张靖 |
| 地址： | 250101 山东*** | 国省代码： | 山东;37 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于hadoop的网络推荐方法，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。本发明解决了传统算法在单机模式运行，容易受到处理器速度、存储容量等诸多计算机硬件性能的阻碍，不能很好地达到大型电子商务网站的问题,解决了海量的用户日志可靠，高效地推荐系统进行计算、分析和挖掘问题，解决了其他推荐算法耗时长，可扩展性较差，随着用户和商品数量的增加，算法的复杂度呈多项式增长，算法性能越来越差等问题。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 hadoop 网络 推荐 方法 | ||
【主权项】：
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。
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