【摘 要】
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点评网站在 O2O 行业经过了十多年的耕耘后，已经积累了大量的评论数据、商户数据和用户数据等数据信息，而且每个月仍以百万级的数据量在递增，若继续使用传统数据库进行存储，必然要使用到昂贵的高性能服务器或Oracle数据库，存储代价高；而且这些海量的数据信息并不都是我们所需要的数据，在海量的用户点评数据背后就包含着用户对饮食的喜好、活动地理位置等信息，如果能够对这些数据进行很好的整理分析得到其中有价值
【机 构】
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华南理工大学 计算机科学与工程学院,广东 广州 510006 华南理工大学 计算机科学与工程学院,
【出 处】
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第22届全国信息存储技术学术会议 (NASAC)
论文部分内容阅读
点评网站在 O2O 行业经过了十多年的耕耘后，已经积累了大量的评论数据、商户数据和用户数据等数据信息，而且每个月仍以百万级的数据量在递增，若继续使用传统数据库进行存储，必然要使用到昂贵的高性能服务器或Oracle数据库，存储代价高；而且这些海量的数据信息并不都是我们所需要的数据，在海量的用户点评数据背后就包含着用户对饮食的喜好、活动地理位置等信息，如果能够对这些数据进行很好的整理分析得到其中有价值的信息，便可利用这些信息来认识点评网站管理的过去和现在，预测和规划未来，为企业管理者的决策提供信息支持。
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