基于Hadoop和Python的协同过滤小说推荐系统设计

"基于hadoop+python的协同过滤算法在小说推荐系统中的应用" 这篇毕业论文主要探讨了如何利用Hadoop和Python技术构建一个基于协同过滤算法的小说推荐系统。随着信息化时代的快速发展，线上小说推荐系统已成为管理和提升用户体验的重要工具。然而，现有的小说推荐系统在效率和资源配置上存在不足，缺乏完善机制。 论文首先介绍了协同过滤算法，这是一种广泛应用于推荐系统中的机器学习方法，通过分析用户的历史行为和偏好，预测他们可能感兴趣的新内容。在小说推荐场景中，该算法可以分析用户的阅读历史，找出具有相似阅读兴趣的用户群体，然后推荐他们喜欢的小说给目标用户。 为了构建这个系统，论文选择了Django作为基础框架。Django是一个流行的Python Web开发框架，它提供了一套完整而强大的工具集，用于快速开发安全和可维护的网站。通过Django，开发者能够轻松地实现用户管理、小说信息管理以及系统管理等功能。 系统设计中，数据库选用了MySQL，这是一款广泛使用的开源关系型数据库管理系统，能有效地存储和检索大量数据。Python语言则用于编写系统逻辑和数据处理部分，与Hadoop结合，可以实现大数据的分布式处理，提高推荐计算的效率。Hadoop作为一个开源的大数据处理框架，通过MapReduce算法将复杂的数据处理任务分散到集群的各个节点，实现了并行计算，从而加快了数据挖掘的速度。 论文实现的系统具备以下关键功能： 1. 个人中心：用户可以查看自己的阅读记录，定制个性化推荐设置。 2. 用户管理：管理员可以注册、管理用户账号，跟踪用户行为以优化推荐策略。 3. 小说信息管理：存储和更新小说元数据，便于推荐算法使用。 4. 系统管理：监控系统性能，进行必要的维护和升级。 该系统提供了一个信息化、高效且便捷的解决方案，有效控制了小说推荐数据的各个环节，不仅提高了推荐的准确性和实时性，也为系统的持续优化指明了方向。此外，系统的实施对于提高用户满意度、促进在线阅读业务的发展具有积极意义。 关键词：小说推荐；协同过滤算法；Hadoop；Django架构；MySQL数据库