Hadoop上Apriori与Item-based协同过滤的推荐好友系统

"基于标签匹配的协同过滤推荐算法研究" 本文主要探讨了在微博大数据环境下，如何利用先进的数据处理技术和推荐算法解决用户好友推荐的问题。针对微博信息量的急剧增加，研究者提出了一种结合Apriori算法和Item-based协同过滤算法的推荐系统，旨在提升推荐效率和准确性。 首先，系统基于Hadoop平台，利用HBase作为大数据存储基础，采用MapReduce编程框架进行分布式处理。Hadoop提供了一个高效、可扩展的数据处理环境，适合处理大规模数据集，而HBase则是一种分布式、面向列的数据库，适用于存储非结构化和半结构化数据，如微博内容记录。 Apriori算法在此系统中用于对冗杂的微博内容记录进行频繁项集挖掘。通过对用户的微博内容分析，提取出能够反映用户兴趣的标签，这有助于减少计算复杂性，提升系统的时间性能。Apriori算法是一种经典的关联规则学习算法，它通过查找频繁项集来发现项之间的关联性，这里的项集就是用户的兴趣标签。 接下来，Item-based协同过滤算法被用来根据用户共享的标签进行好友推荐。这种算法基于用户历史行为的相似性进行预测，减少了计算量，从而缩短了推荐时间和资源占用率。与用户-用户协同过滤相比，Item-based算法通常在大规模数据集上表现出更好的性能，因为它减少了计算相似度的复杂性。 为了验证新算法的有效性和可靠性，作者进行了两组对比实验。第一组实验比较了新算法（即Apriori+Item-based）与传统协同过滤算法在时间性能上的差异，结果显示新算法的运行时间缩短了24%至44%。第二组实验则对比了新算法与混合K-means聚类算法，实验表明新算法在运行时间和CPU占用率上都有1.2到1.5倍的提升。 该研究提出的基于标签匹配的协同过滤推荐算法在处理微博大数据时，显著提高了推荐系统的效率，减少了资源消耗，对于解决用户兴趣推荐问题具有重要的实践意义。此方法对于其他类似的大数据推荐场景也具有借鉴价值，例如社交网络中的商品推荐或内容推荐等。