【摘 要】
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为了解决大数据时代用户阅读时遇到的＂信息过载＂与＂信息迷失＂问题,提出了基于Hadoop平台的用户准确识别与新闻推荐算法。首先基于MAC地址识别用户,通过对用户浏览轨迹的离线和在
【机 构】
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广西师范学院计算机与信息工程学院,科学计算与智能信息处理广西高校重点实验室,广西师范学院物流管理与工程学院
【基金项目】
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国家自然科学基金项目(61163012,61363074);广西科学研究与技术开发计划项目(桂科攻1598010-3);广西高校科学技术研究项目(2013YB147);广西研究生教育创新计划项目(YCSZ2014187)
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为了解决大数据时代用户阅读时遇到的＂信息过载＂与＂信息迷失＂问题,提出了基于Hadoop平台的用户准确识别与新闻推荐算法。首先基于MAC地址识别用户,通过对用户浏览轨迹的离线和在线挖掘,建立用户兴趣模型。然后对新闻关键词进行聚类,结合协同过滤和启发式方法,基于关键词对用户进行新闻的智能推荐。实验结果表明,基于MAC地址的算法比基于IP地址的算法用户识别率提高了30%。
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