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基于Hadoop的购物商城推荐系统实现

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简介:
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。

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客服
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  • Hadoop
    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。
  • Hadoop、Java和MySQL大数据驱动数码设计与.zip
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    本项目旨在构建一个高效的大数据驱动型购物推荐系统,结合了Hadoop大数据处理框架、Java编程语言及MySQL数据库技术,为数码产品商城提供个性化商品推荐服务。 本项目包含文件:论文文档+任务书+开题报告+文献综述+答辩PPT+项目源码及数据库文件。 系统利用大数据技术为用户提供推荐服务,并且由于采用了不同于一般推荐系统的算法,因此具有更高的可靠性。具体来说,我的推荐算法基于Hadoop技术编写,在处理大规模数据时能够充分利用Hadoop集群的高吞吐量和一次读取多次写入的特点进行高效的数据处理。此外,我们还可以通过JDBC编程将推荐结果直接存储到Mysql数据库中,并在需要使用的时候再将其提取出来。 系统首页采用CSS/DIV结合技术来实现动态展示效果,整体设计简洁明了且一目了然地展示了各种优惠活动信息。整个项目基于Java Spring MVC架构开发,在Eclipse环境下运行于Ubuntu 16-04操作系统之上,数据库服务器为Mysql,所使用的技术包括Java、Jsp和Hadoop等。 该系统在大数据处理与推荐算法方面具有明显的优势,并且界面设计友好用户体验良好。
  • Hadoop
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    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。
  • HadoopWeb项目网上
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    本项目构建于Hadoop框架之上,旨在为Web项目的网上商城打造一个智能化的商品推荐系统,通过分析用户行为数据来提供个性化商品推荐服务。 我的目标是创建一个网上商城,在该商城中有许多商品。当某个用户浏览了一些商品之后,系统会根据用户的浏览记录并结合其他大量用户的偏好数据,应用基于物品的协同过滤算法为这个用户提供合理的推荐商品。这样可以加深对这种算法的理解,并直观地展示它的效果。
  • Hadoop
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    本项目构建于Hadoop框架之上,旨在开发一款高效的电子商务商品推荐系统。该系统通过深度分析用户行为数据,实现个性化商品推荐,从而提升用户体验和购物效率。 本项目基于Hadoop构建商品推荐系统,以用户行为数据和商品数据为基础进行采集与分析,并最终实现个性化智能推荐服务为目标。通过在HDFS集群上运行MapReduce程序对大量数据进行处理及分析后,得出相应反馈结果用于优化推荐效果。
  • Hadoop品).zip
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    本资源提供了一个基于Hadoop平台的商品推荐系统的实现方案,通过分析用户行为数据来预测并推荐个性化产品,旨在提高电商平台用户体验和销售效率。 人工智能与Hadoop的结合为大数据处理提供了强大的工具。通过运用机器学习算法和深度学习框架,可以在海量数据集上进行复杂的数据分析和挖掘工作。同时,Hadoop生态系统中的其他组件如Spark、Kafka等也能够进一步增强系统的性能和灵活性,使得企业能够在竞争激烈的市场中获得先机。 此外,在实际应用过程中,需要注意的是如何有效地利用资源来提高处理效率,并确保数据的安全性和隐私保护措施到位。因此,开发人员不仅需要掌握技术层面的知识,还需要具备业务理解能力以及良好的沟通协作技巧以应对各种挑战和需求变化。
  • Hadoop图书
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    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 ```
  • 网上Hadoop Web项目
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    本项目为一款基于Hadoop框架的网上商城推荐系统Web应用,通过分析用户行为数据,提供个性化商品推荐服务,优化用户体验和购物效率。 我的目标是创建一个网上商城,在这个商城里有很多商品。当用户浏览了一些商品后,系统会根据用户的浏览记录,并结合其他广大用户的偏好数据,应用基于物品的协同过滤算法来为该用户推荐相关性强的商品。这样做不仅有助于加深对算法的理解,还能更直观地展示算法的应用效果。
  • Hadoop酒店
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    本项目基于Hadoop平台设计并实现了酒店推荐系统,运用大数据技术提升用户入住体验。通过分析海量数据为用户提供个性化住宿建议。 在当今旅游与商务活动日益频繁的情况下,找到合适的酒店变得至关重要。基于Hadoop的酒店推荐系统因此应运而生,它利用大数据技术来筛选最佳住宿方案。 我们的系统采用先进的数据分析方法处理海量用户评价、价格信息及酒店特征数据,并智能匹配您的偏好和预算需求。借助于Hadoop强大的数据处理能力,我们能够实时更新推荐列表,确保您始终获取最新资讯。 此外,该系统特别注重用户体验设计,支持高度定制化的搜索条件设置(如位置、星级与设施等),以确保每次推荐都精准满足您的个人喜好。随着您对系统的持续使用,它将更加了解您的偏好,并不断优化推荐结果。 在这个快节奏的世界中,我们提供了一种智能化解决方案,使旅行准备变得更加轻松愉快。基于Hadoop的酒店推荐系统作为您旅途中的智能助手,让选择住宿变得简单而高效。在探索新城市的同时,请享受由数据驱动提供的个性化服务吧!
  • Hadoop(教师版)
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    本商品推荐系统采用Hadoop框架,旨在提高大规模数据集下的推荐效率与准确性。结合先进的机器学习算法,为用户提供个性化的购物体验。适用于教学研究,帮助学生和研究人员深入理解大数据处理技术在电商领域的应用。 完整的基于MapReduce的商品推荐算法包括:信息采集、生成用户购买向量以及商品推荐矩阵,并将两者相乘;去除重复数据后提交给数据库。此代码可在Yarn集群中顺利执行。