【摘 要】
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大数据时代的到来,生活种每天都产生着大量的数据,对这些数据进行分析并推荐商品在电商领域就会显得尤为的重要。协同过滤算法是目前发展比较成熟的,在各领域都取得了非常好
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大数据时代的到来,生活种每天都产生着大量的数据,对这些数据进行分析并推荐商品在电商领域就会显得尤为的重要。协同过滤算法是目前发展比较成熟的,在各领域都取得了非常好的效果。但传统的协同过滤算法在计算相似度和预测评分时太过粗糙,并且效率很低。我们将协同过滤算法与决策树算法相结合,并对算法进行改进,创建一种协同过滤决策树算法来对商品进行推荐,并将新的协同过滤决策树算法运行在Hadoop平台上。Hadoop是一种分布式的处理大规模数据的云计算平台。实验证明,改进后算法使得推荐的准确率有了显著的提升。
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