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基于Hadoop和Mahout的推荐系统研究和实现
推荐系统是一种能够自动化地根据用户的历史行为给用户推荐感兴趣的物品的系统。在电商和社交媒体等实际中应用广泛。在这篇论文中，我们介绍了基于Hadoop和Mahout的推荐系统的研究和实现，重点讨论了推荐系统的背景、算法选择、技术架构和实现。
首先，我们介绍推荐系统的背景。随着现代互联网和移动互联网的发展，用户面临了越来越多的选择，但是他们的时间和精力受限。推荐系统的出现解决了这个问题，让用户能够更加快速和有针对性地找到他们感兴趣的物品。推荐系统的实现需要解决推荐算法的选择和技术架构的设计问题。
然后，我们介绍推荐算法的选择。推荐系统有很多种算法，包括基于内容的推荐、协同过滤推荐、混合推荐等等。我们选择了基于协同过滤的推荐算法作为我们的解决方案，因为它是一种基于用户行为数据的算法，能够在没有先验知识的情况下推荐物品给用户。
接下来，我们介绍技术架构的设计。我们选择了Hadoop和Mahout作为我们的技术框架，因为他们具备以下优势：高效的分布式计算、数据处理和存储能力；支持多种推荐算法的实现；易于扩展和维护；具有良好的后台管理和监控能力。我们的技术架构包括以下组件：数据预处理、推荐算法模型构建、推荐计算和评价等。
最后，我们介绍推荐系统的实现。我们实现了一个基于Hadoop和Mahout的推荐系统，并对其进行了测试和评价。我们选择了MovieLens数据集作为我们的测试数据集，使用MAE和RMSE等指标评估了推荐系统的性能。最终得出推荐系统在用户评分数据上具有优秀的预测能力。
总之，本论文介绍了基于Hadoop和Mahout的推荐系统的研究和实现，重点介绍了推荐系统的背景、算法选择、技术架构和实现等方面。我们的研究证明了基于协同过滤的推荐算法在推荐系统中的有效性，并展示了基于Hadoop和Mahout的技术架构具有高效、可扩展和易于维护的优势。