Hadoop平台上的分布式协同过滤算法改进与MapReduce实现

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本文主要探讨了在Hadoop环境下分布式协同过滤算法的设计与实现。Hadoop是一个开源的大数据处理框架,它通过分布式计算模型有效地处理海量数据。在传统的协同过滤算法中,由于其对数据存储和计算的限制,不适用于云平台的高并发和大规模数据处理需求。作者指出,随着大数据时代的到来,单纯的传统协同过滤方法已不能满足云计算背景下高效的数据分析。 协同过滤是一种基于用户行为推荐的算法,它通过对用户历史行为的分析,预测用户的潜在喜好。在Hadoop环境下,作者借鉴共词分析法,从两个关键角度进行改进:一是通过计算用户或物品之间的相似度,以分布式方式处理,提高算法的扩展性和效率;二是优化预测偏好模型,使其能在Hadoop的MapReduce编程模型中实现,并行计算,减少计算时间。 MapReduce是Hadoop的核心组件,它将复杂的计算任务分解为一系列可并行执行的小任务,再将结果合并,实现了大规模数据处理的自动化。作者设计了一种顺序组合式的MapReduce协同过滤任务,这种设计使得算法能够有效地利用Hadoop集群资源,同时保持较高的推荐准确率。 文章的重点在于实证研究,通过在Hadoop平台上构建并运行这种分布式协同过滤算法,作者对其性能进行了实验分析,验证了改进算法在处理大规模数据和分布式环境中的有效性。实验结果展示了分布式协同过滤算法在Hadoop环境下具有良好的可扩展性和计算效率,对于云计算环境下的个性化推荐系统具有实际应用价值。 此外,本文还强调了关键词如Hadoop、大数据、分布式、云计算等的重要性,这些技术的发展相互交织,共同推动了现代信息技术的进步。最后,本文的研究工作得到了2012年12月27日的初次收稿和2013年1月15日的修改稿,显示了作者对该领域的持续关注和不断完善的科研态度。 这篇文章深入研究了如何在Hadoop这个大数据处理平台上优化协同过滤算法,以适应云计算环境,为实际的大规模数据推荐系统提供了理论支持和技术路线。