【摘 要】
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为了提高用户获取图书的效率、优化阅读体验，文中对基于用户行为与内容的相关推荐算法进行了研究，引入Hadoop大数据处理框架，设计并实现了一款在线图书推荐系统。该系统基于软件工程的理论进行设计，通过梳理图书推荐流程设计了相关的功能模块，从系统的可扩展性角度出发，分层次设计了系统的软件架构。对常用的推荐算法进行了研究，构建用户行为特征与图书特征库，在使用协同过滤推荐时，使用向量的余弦值衡量二者的近似度
【基金项目】
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陕西省教育厅科研项目（20KJ0325）； 西安外事学院校内七方教育研究院2021年度研究课题（21mjy12）；
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为了提高用户获取图书的效率、优化阅读体验，文中对基于用户行为与内容的相关推荐算法进行了研究，引入Hadoop大数据处理框架，设计并实现了一款在线图书推荐系统。该系统基于软件工程的理论进行设计，通过梳理图书推荐流程设计了相关的功能模块，从系统的可扩展性角度出发，分层次设计了系统的软件架构。对常用的推荐算法进行了研究，构建用户行为特征与图书特征库，在使用协同过滤推荐时，使用向量的余弦值衡量二者的近似度。在系统实现上，使用Hadoop中的HDFS分布式文件系统进行特征库的部署与用户日志文件的存储，通过引入7个计算集群与MapReduce编程模式，实现了890 s内一次性5 000本图书的推荐。采用J2EE技术对系统进行了实现，运行测试结果表明，系统运行稳定，可以满足推荐系统的准确性与可靠性要求。
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