【摘 要】
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在以数据驱动为主导的大数据时代,信息资源量呈几何级增长,“信息超载”问题对数据分析与处理提出了更高的要求。从海量数据中提取有效信息并进行系统的分析与挖掘,从而满足
【基金项目】
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中国博士后科学基金第58批面上资助项目“面向媒体大数据分析任务的关联规则挖掘与并行处理系统(5M582104)”;山东省自然基金“基于云计算环境的大规模关联数据挖掘与并行优化方法研究(BS2015DX013)”;山东省自然基金(面上项目)“基于隐式反馈数据的情感分析与推荐方法研究(ZR2019MG037)”;山东省高等学校科技计划项目立项“分布式异构环境下动态资源管理策略与延迟调度方法研究(J
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在以数据驱动为主导的大数据时代,信息资源量呈几何级增长,“信息超载”问题对数据分析与处理提出了更高的要求。从海量数据中提取有效信息并进行系统的分析与挖掘,从而满足用户的个性化需求将大大增强企业竞争力。本文结合Hadoop与Spark的优点,设计并搭建了包括HDFS、MongoDB、MLlib、Tableau等集群的大数据分析与挖掘平台,并实践了基于Amazon电商交易数据集的个性化商品推荐应用。利用SparkMLlib的ALS矩阵分解协同过滤推荐算法对用户购买行为进行模型训练和推荐,最后实验结果表明,此大
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