厦门大学林子雨《大数据技术》教材第11章PPT：推荐系统与协同过滤

厦门大学林子雨教授编著的《大数据技术原理与应用》教材是一本面向21世纪高等教育的计算机规划教材，旨在介绍大数据的基本概念、存储、处理、分析及其在互联网领域的实际应用。该教材于2015年6月首次出版，ISBN:978-7-115-39287-9，包含13章内容，其中前11章作为授课部分，由林子雨老师制作配套PPT，直到第11章“大数据在互联网领域的应用”。 第11章详细探讨了推荐系统，这是一个利用大数据技术的重要应用。推荐系统概述部分解释了推荐系统的基本概念，它是在信息过载的互联网环境中，通过分析用户的历史行为和偏好，帮助用户发现和获取他们可能感兴趣的信息。它包括了推荐系统的构成，如搜索引擎的作用，长尾理论的应用，以及推荐方法和模型的设计。长尾理论指的是尽管非热门商品总体数量巨大，但它们加在一起可以形成整个市场的重要组成部分，这在电商领域尤为显著，如亚马逊的商业模式。 此外，教材中还介绍了协同过滤这种推荐算法，它是推荐系统的核心技术之一，通过分析用户间的相似性，预测用户对未知项目的喜好。以电影推荐系统为例，展示了协同过滤的实际应用场景。林子雨老师的联系方式为ziyulin@xmu.edu.cn，有兴趣的学生和教师可以通过访问教材的官方网站http://dblab.xmu.edu.cn/post/bigdata 获取更多资源和最新更新。 值得注意的是，第12章和第13章是教材的自学习内容，包括基于Hadoop的数据仓库Hive和Hadoop架构再探讨，以及Spark等新兴技术，这些内容在后续的教材版本中会进一步纳入。教学者可以根据需要选择是否在课堂上讲解这部分内容，或者留给学生自学。 《大数据技术原理与应用》是一本紧跟时代发展，结合实践的教材，对于理解和应用大数据技术具有很高的实用价值，特别是对于推荐系统这一热点领域。通过使用林子雨老师的PPT讲义，学生可以更好地理解和掌握这些核心概念和案例。