基于Mongodb推薦系統(tǒng)的研究與應(yīng)用.pdf

1、隨著電子商務(wù)的迅猛發(fā)展,人們的生活方式正在發(fā)生前所未有的改變,資源提供者與用戶之間可以建立起更加直接的關(guān)系,為商務(wù)模式的發(fā)展提供了更多的選擇。與此同時(shí)信息數(shù)據(jù)的爆炸式增長(zhǎng),使得用戶很難通過(guò)一個(gè)小小的屏幕了解獲取所有和自己需求相關(guān)的有效資源信息。傳統(tǒng)的基于關(guān)鍵字的搜索在海量數(shù)據(jù)和多種格式資源的情況下,也顯得力不從心。如何能夠獲取有效信息,如何能夠處理海量數(shù)據(jù)成為大數(shù)據(jù)時(shí)代的難題。在此背景下,系統(tǒng)能夠自動(dòng)分析用戶行為,準(zhǔn)確向用戶推薦相關(guān)資源

2、成為解決這一問(wèn)題的構(gòu)想。
　　首先介紹了推薦系統(tǒng)以及MongoDB在國(guó)內(nèi)外的研究現(xiàn)狀和應(yīng)用情況,簡(jiǎn)單描述了推薦思想應(yīng)用于涉及大數(shù)據(jù)系統(tǒng)的重要性和優(yōu)勢(shì)。然后著重介紹了該系統(tǒng)所涉及到的關(guān)鍵技術(shù)以及市場(chǎng)應(yīng)用情況,主要包括推薦系統(tǒng)的應(yīng)用,推薦模型及相應(yīng)策略的研究,以MongoDB為代表的非關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)的發(fā)展,還有涉及數(shù)據(jù)挖掘的長(zhǎng)尾理論部分。第三部分詳細(xì)介紹了系統(tǒng)的分析設(shè)計(jì)過(guò)程,主要包括系統(tǒng)的需求分析,概要設(shè)計(jì),系統(tǒng)的詳細(xì)設(shè)計(jì)和數(shù)據(jù)庫(kù)設(shè)計(jì)等

3、內(nèi)容。第四部分詳細(xì)說(shuō)明了系統(tǒng)在具體實(shí)現(xiàn)時(shí)所做的工作,主要包括系統(tǒng)開(kāi)發(fā)實(shí)現(xiàn)的軟硬件配置環(huán)境,核心功能模塊及流程的實(shí)現(xiàn)和分布式數(shù)據(jù)處理的實(shí)現(xiàn)。第五部分詳細(xì)說(shuō)明了整個(gè)系統(tǒng)的測(cè)試情況,系統(tǒng)采用單元測(cè)試法進(jìn)行測(cè)試。主要包括測(cè)試概要,測(cè)試的詳細(xì)情況以及測(cè)試數(shù)據(jù)情況和最終的性能分析部分。最后對(duì)系統(tǒng)的進(jìn)一步研究做了總結(jié)和展望。
　　系統(tǒng)研究開(kāi)發(fā)的過(guò)程中,通過(guò)推薦模型的構(gòu)建,有效挖掘了長(zhǎng)尾上數(shù)據(jù)的效能,同時(shí)將分布式計(jì)算的思想運(yùn)用到用戶行為數(shù)據(jù)分析中