Advertisement

基于Hadoop的图书荐购系统

  •  5星
  •     浏览量: 0
  •     大小:None
  •      文件类型：None

简介：
本系统为图书馆设计，采用Hadoop技术处理海量数据，通过分析读者借阅记录及行为偏好，实现智能化图书推荐与采购建议，提升服务质量和用户满意度。 IntelliJ IDEA作为开发工具，在服务端使用Maven进行依赖管理，并通过爬虫技术从豆瓣网获取图书数据，完成相关图书信息的采集与处理工作。系统管理员也可以手动添加图书。基于用户对图书的浏览、借阅、评论及评分等历史行为，利用Hadoop集群计算出适合推荐给当前用户的其他书籍。采用MySQL数据库实现了采集数据的存储和检索功能。

全部评论 (0)

还没有任何评论哟~
客服
客服
客服关闭
  • 基于Hadoop的图书荐购系统
    优质
    本系统为图书馆设计，采用Hadoop技术处理海量数据，通过分析读者借阅记录及行为偏好，实现智能化图书推荐与采购建议，提升服务质量和用户满意度。 IntelliJ IDEA作为开发工具，在服务端使用Maven进行依赖管理，并通过爬虫技术从豆瓣网获取图书数据，完成相关图书信息的采集与处理工作。系统管理员也可以手动添加图书。基于用户对图书的浏览、借阅、评论及评分等历史行为，利用Hadoop集群计算出适合推荐给当前用户的其他书籍。采用MySQL数据库实现了采集数据的存储和检索功能。
     
  • 基于Hadoop的图书推荐系统实现
    优质
    本项目开发了一个基于Hadoop的图书推荐系统，利用大数据处理技术优化了用户个性化图书推荐算法，提升了推荐效率和准确性。 1. 概述 apriori文件夹用于数据操作。使用Hadoop进行数据处理，并通过Apriori算法获取频繁项集。 test文件夹包含Java Web项目，由Maven管理。 2. 安装 - 安装Maven。 - 可直接导入freq_item.sql数据库文件来使用已经处理完成的数据。 - freq_item数据库中包括了不同置信度和支持度阈值下的数据结果表，选择其中一个即可。 - 注意修改Java Web项目中的数据库用户名等信息。本项目的连接配置为：username:user1,password:1。 启动java web项目： ```shell mvn tomcat:7 run ```
     
  • 基于Java和Hadoop的图书推荐系统实现
    优质
    本项目旨在构建一个基于Java与Hadoop框架的图书推荐系统，利用大数据技术分析用户行为数据，提供个性化的阅读建议。 该资源包含个人毕业设计的源代码，并且所有代码都经过测试确保可以正常运行后才上传，请放心下载使用！平均答辩评审分数为94.5分。 1、本项目中的所有代码在功能验证无误并成功运行之后才被上传，您可以安心下载和使用。 2、此资源适合计算机相关专业的在校学生（如计算机科学与技术、人工智能等）、教师或企业员工学习参考。同时它也适用于初学者进行进阶学习，并且可以作为毕业设计项目、课程设计作业以及项目初期演示的材料。 3、如果您有一定的基础，可以在现有代码的基础上修改以实现其他功能，同样可用于毕业设计和课程设计中。下载后请首先查看README.md文件（如果有），仅供个人学习参考，请勿用于商业用途。
     
  • 基于Hadoop的购物商城推荐系统实现
    优质
    本项目基于Hadoop平台设计并实现了高效的购物商城个性化推荐系统，利用大数据技术分析用户行为数据，为用户提供个性化的商品推荐服务。 1. 商城：这是一个单商家与多买家的商城系统，使用MySQL数据库，并采用Java语言开发。 2. Sqoop 1.9.33：用于在MySQL和Hadoop之间交换数据。 3. Hadoop 2.2.0：这里使用的练习模式为伪分布模式。 4. 完成的任务包括“喜欢该商品的人还可能喜欢”以及“相同购物喜好的好友推荐”。具体步骤如下： - 使用Sqoop从MySQL中将用户收藏的商品信息表（作为推荐系统的基础依据）的数据导入到HDFS。 - 利用MapReduce技术实现相应的推荐算法。 - 再次通过Sqoop，将经过处理后的推荐结果写回到MySQL数据库中。 - Java商城应用根据上述步骤生成的推荐数据来展示“喜欢该商品的人还可能喜欢”的功能。
     
  • 基于Hadoop的高校图书馆智能荐书系统设计.docx
    优质
    本文档探讨并设计了一种基于Hadoop的大数据处理框架下的高校图书馆智能荐书系统，旨在利用大数据技术优化图书推荐服务。通过深入分析用户行为和阅读偏好，该系统能够提供个性化、智能化的图书推荐，极大地提升用户体验与资源利用率。文档详细描述了系统的架构设计及关键技术实现方法，为高校图书馆信息化建设提供了有益参考。 【原创学士学位毕业论文，未入库可过查重】万字原创，基于Hadoop架构的学位毕业论文，适合本科专科毕业生使用。 内容概要：本论文以Hadoop架构为基础，深入研究了其在大数据处理和分析方面的应用。通过对Hadoop原理及相关技术的分析，探讨了它在数据存储、计算和处理等方面的优势与局限性。同时通过实际案例研究展示了Hadoop在具体场景中的应用效果。 适用人群：适合计算机科学与技术、软件工程等相关专业的本科专科毕业生以及对大数据处理和分析感兴趣的读者使用。 使用目标及场景：本论文旨在帮助读者深入了解Hadoop架构的原理及其应用，掌握其基本概念、工作方式和核心组件，并了解它在实际应用场景中的作用。通过学习该论文，读者能够根据需求进行相应的配置与优化操作，在大数据处理和分析方面获得更深入的理解。 其他说明：采用系统化研究方法（包括文献综述、理论分析及实证研究等），确保了论文的科学性和可靠性；同时采取严格的查重措施保证原创性，未入库可顺利通过查重检测。 关键词：Hadoop架构 大数据处理 分布式计算 数据存储 数据分析
     
  • 基于Hadoop的图书推荐系统源码及数据库.zip
    优质
    本资源包提供了一个基于Hadoop平台的图书推荐系统的完整源代码和相关数据库文件。通过分析用户行为数据来个性化推荐书籍，适用于大数据处理课程学习与项目实践。 基于Hadoop的图书推荐系统源码与数据库包含在.zip文件内。该资源提供了用于开发和研究目的的完整代码及数据支持，帮助用户构建高效的图书推荐解决方案。
     
  • 基于Hadoop的大数据图书推荐系统实验报告
    优质
    本实验报告探讨了在大数据环境下构建图书推荐系统的实践。通过运用Hadoop技术框架，我们设计并实现了一个高效能的图书推荐模型，旨在优化用户的阅读体验与图书馆资源利用效率。 推荐算法可以根据数据使用和模型进行分类： 按数据使用划分： - 协同过滤算法：包括UserCF（基于用户的协同过滤）、ItemCF（基于物品的协同过滤）以及ModelCF。 - 基于内容的推荐：利用用户的内容属性与物品的内容属性来做出推荐。 - 社会化过滤：依据用户的社会网络关系来进行推荐。 按模型划分： - 最近邻模型：通过距离计算实现相似性的度量，进而进行基于协同过滤的推荐。 - 隐因子模式（SVD）：采用矩阵分解的方法构建隐含特征空间来生成推荐结果。 - 图模型：利用社会网络图结构为依据建立预测机制。 在具体算法中： UserCF是通过比较不同用户对物品评分的情况，从而评估用户的相似度，并基于这些相似性来进行推荐。简单来说就是向用户推荐那些与他们兴趣相投的其他用户所偏爱的商品。 ItemCF则是根据用户对于各种商品的不同评价来衡量项目之间的相关程度，然后依据这种关联进行推荐活动。从本质上讲，这是为了给客户展示出与其过去喜好高度一致的新物品选项。
     
  • 基于Hadoop的朋友推荐系统
    优质
    本项目旨在构建一个高效的基于Hadoop的大数据朋友推荐系统，利用MapReduce处理海量社交网络数据，通过算法优化提升个性化推荐效果。 基于Hadoop的好友推荐系统使用MapReduce技术来处理大规模数据集，并通过该框架的并行计算能力提高系统的效率与准确性。系统的设计旨在从海量用户行为中挖掘潜在的朋友关系，利用分布式存储和计算的优势实现高效的数据处理流程。 整个好友推荐过程包括但不限于以下几个关键步骤： 1. 数据采集：收集用户的社交网络活动信息。 2. 数据预处理：对原始数据进行清洗、去重等操作以提高后续分析的准确性。 3. 特征提取与建模：根据用户行为模式构建数学模型，用于预测可能的好友关系。 4. 推荐生成：基于训练好的模型为每个用户提供个性化的推荐列表。 通过这种方式，系统能够有效地处理大规模社交网络中的好友关系问题，并且可以灵活地扩展以适应未来数据量的增长。
     
  • 基于Hadoop平台的推荐系统
    优质
    本项目构建于Hadoop大数据处理框架之上，旨在开发高效且个性化的推荐算法，优化用户信息获取体验。通过分析海量数据，提升推荐准确性和实时性。 这是一个基于Hadoop平台的推荐系统项目，包含完整的代码资源，能够很好地帮助对推荐系统感兴趣的开发人员和学生共同学习。
     
  • 基于Hadoop的商品推荐系统
    优质
    本商品推荐系统基于开源框架Hadoop构建，通过处理和分析海量用户行为数据，实现个性化商品推荐，提升用户体验与平台销售效率。 基于Hadoop的商品推荐系统软件架构采用了大数据处理技术，并使用了物品的协同过滤算法来实现商品推荐功能。该算法主要分为两步： 1. 计算物品之间的相似度：可以通过计算物品共现次数、余弦夹角或欧氏距离等方法获得不同物品间的相似程度。 2. 根据上述得到的相似度以及用户的历史购买记录，为每个用户生成一个推荐列表。最终被推荐的商品是由其推荐得分决定。 整个算法的核心在于统计所有商品之间同时出现（即共同被同一消费者购买）的情况，并据此计算它们之间的相关性。当系统检测到某个用户已经购买了特定商品时，则会根据该物品与其他未购入商品的相关度，向用户推送相应的组合建议。 此系统的后端采用Spring Boot和MyBatis框架构建；前端则使用HTML与Ajax技术实现交互功能。