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基于Hadoop的电子商务推荐系统研究.pptx
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基于Hadoop的电子商务推荐系统研究随着电子商务平台的快速发展，推荐系统已成为电子商务交易过程中必不可少的一部分。Hadoop作为一个分布式的计算框架，在推荐系统中拥有广泛的应用。本文旨在研究基于Hadoop的电子商务推荐系统，探究它的优势和应用，以及可能存在的缺陷和解决方法。一、推荐系统的基本原理和应用推荐系统是通过计算机算法和数据挖掘技术，根据用户的历史购买、浏览记录及个人喜好特点，向用户推荐适合的产品或服务的智能系统。推荐系统的应用范围包括电子商务、社交媒体、音乐电影等领域，而电子商务推荐系统则是
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基于Hadoop的电子商品推荐系统研究随着互联网的发展，电子商务的市场越来越普及，而电子商务平台往往需要对用户进行推荐，以提高用户体验和销售额。电子商品推荐系统成为越来越重要的研究方向。基于Hadoop的电子商品推荐系统，是当前热门的研究主题。一、Hadoop技术简介Hadoop是一个开源的分布式计算平台。它使用了MapReduce的计算模型和HDFS的分布式文件系统，可以有效地处理海量数据，并且能够提高数据处理的效率、可靠性和可扩展性等方面的性能表现。二、电子商品推荐技术简介电子商品推荐技术旨在向用户推
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