基于Hadoop和Python的高校图书馆个性化服务的研究与应用

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大数据背景下,如何利用信息化技术,掌握在校学生的阅读习惯,在海量的图书资源中,快速有效地找到需要的书籍,为学生提供个性化服务推荐,是文章研究的主要目的。主要研究方法是通过Sqoop工具将北京中医药大学数据中心8304名学生的图书借阅信息同步到Hadoop平台并进行整理,以Python作为数据处理语言,通过K-means聚类算法获取有相似阅读习惯的书籍。处理结果可以将有相似阅读习惯的学生挖掘出来,将他们所阅读的书籍作为互相推荐的依据,实现了个性化的图书服务。但当前的研究也存在局限性,即不包括半结构化的电子阅
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