Hadoop在大型推荐系统中的应用

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现代社会的发展在某种意义上取决于信息的获取与处理技术。信息的价值在于用户通过使用这些信息从中得到收益。信息工作者所面对的问题不是简单地处理数据,而是如何使用数据,即从数据中挖掘出有用的信息。就超市而言

该项目是我大三下学期的课程设计，它是基于hadoop的推荐系统，里面包含我的课程设计报告，和完整的mappeReduce代码。希望对你们有帮助。

针对陶瓷膜在氨肟化装置中实际应用出现的问题,进行了改进,取得了满意结果。

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提出了基于主成分分析（PrincipalComponentAnalysis，PCA）的K近邻（KNearestNeighbor，KNN）分类原理，并将其应用于胎心率与宫缩描记图分类。主要思想是：对训练

传统推荐系统研究很少利用评论数据来提高推荐性能,评论数据富含用户对物品的评价观点,有助于建立用户间或物品间的关联。针对如何利用评论数据改善推荐效果,提出了一种基于评论的隐式社交矩阵分解模型。模型利用评