基于Hadoop的商品推荐系统源代码及数据库文件加使用指南.zip

简介：
本资源包包含基于Hadoop平台开发的商品推荐系统的完整源码、数据库文件及相关文档。内含详尽的安装与使用指导，适用于大数据环境下的个性化商品推荐研究和应用实践。 基于Hadoop的商品推荐系统源码与数据库文件包含了一个详细的使用教程。项目已通过导师指导并获得高分评价。 安装步骤如下： 1. 创建数据库，并导入SQL脚本。 2. 运行`com.cy.store.StoreApplication`主程序。 3. 打开浏览器，访问地址 `localhost:8081`。 系统的大数据架构基于物品的协同过滤算法。该算法主要分为两个阶段：首先计算商品之间的相似度，可以通过共现次数、余弦夹角和欧氏距离三种方法实现；其次根据所得的商品相似度以及用户的历史购买记录生成推荐列表。最终推荐的商品是由其推荐程度决定。 系统的核心在于找出所有两两同时被购买的物品出现的频率，并依据其中某一商品已被用户购买的事实，向该用户提供另一相关联商品作为推荐。 技术架构方面： - 后端采用Spring Boot与MyBatis框架。 - 前端则基于HTML和Ajax。