【摘 要】
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随着互联网+的提出,人工智能时代的到来,互联网中产生了越来越多的数据,这些数据就像待开发的宝藏,挖掘得当可以为从业者带来巨大收益。大数据挖掘技术也日益成为计算机学科的研究重点,这其中最热门的研究方向之一就是推荐算法的优化研究,目前各大app,如抖音、淘宝等的推荐技术保证了其app的客户忠诚度。针对物品推荐领域,先前研究人员已经做了大量工作,比如基础算法的提出,但是算法总有缺陷,该领域的数据稀疏性、
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随着互联网+的提出,人工智能时代的到来,互联网中产生了越来越多的数据,这些数据就像待开发的宝藏,挖掘得当可以为从业者带来巨大收益。大数据挖掘技术也日益成为计算机学科的研究重点,这其中最热门的研究方向之一就是推荐算法的优化研究,目前各大app,如抖音、淘宝等的推荐技术保证了其app的客户忠诚度。针对物品推荐领域,先前研究人员已经做了大量工作,比如基础算法的提出,但是算法总有缺陷,该领域的数据稀疏性、冷启动、可拓展、用户兴趣漂移等四类问题均未得到有效解决,且一直是领域人员研究重点。本文针对传统推荐算法的不足,给出了相应改进,根据传统协同过滤推荐算法,本文提出一种以协同过滤算法为主的混合Top-N推荐算法,Top-N分析法就是通过Top-N算法从研究对象中得到所需的N个数据,并从排序列表中选取最大或最小的N个数据,从而给问题的解决提供解决方案。本文的主要内容包括以下几个方面:（1）介绍大数据平台的搭建和数据集,hadoop计算平台下载及配置,搭建完成之后对平台的有效性进行测试。处理实验所需的经典数据集movielens数据集和IMDB数据集,以上两方面的工作均为后续的实验奠定了良好的基础,算法将在大数据平台进行运行测试,既可以节约时间,又减少了硬件性能不足下带来的宕机问题,数据集主要用于算法的学习和实验结果的分析。（2）运用层叠式算法原则,采用一种混合属性聚类,实现基于商品的灵活聚簇,然后再利用强关联规则算法挖掘商品之间的关联关系,以寻找用户潜在的喜好商品,此步骤用以解决可扩展性问题和用户数据稀疏性问题。再利用加权法将上述算法与时序协同过滤算法进行融合。时序协同过滤首要考虑的是时序相关性,用以解决用户兴趣漂移问题。最后给出参数调整以及算法对比,并实现基于大数据的混合Top-N推荐算法。推荐系统使用python中的Django框架建立页面,mysql数据库连接,因本文为物品推荐,数据集采用真实女装数据集并在其中嵌入混合Top-N推荐算法形成物品推荐。
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