摘 要
基于大資料的推薦系統的實作主要基于hadoop的mapreduce程式，利用數學上的共線矩陣演算法，來求出商品之間的親密度，這個是要由用戶購買的歷史資料，經過分析求出來的，現在大資料時代已經到來，現在比較流行的就是hadoop和spark，hadoop是針對于離線資料的分析，而spark可以實時的對資料作出分析，還有一種技術是storm，它也可以做到實時對資料做出分析，但是它具有不穩定性，所以大多數公司都不用它，目前我所知道的只有阿里巴巴在用storm，因為阿里巴巴有一支團隊專門研究storm的，他們在storm研究上已經有所突破，但他們對外是保密的，所以別的公司都用spark和hadoop，
我開發的這個系統，采用了C/S結構，前端頁面與后臺實時連接，同時與資料庫也實時連接，我采用的是Mysql資料庫，我之所以選擇它，是因為Mysql資料庫是一個免費的資料庫，而且很好用，記憶體占用也特別小，好多公司都在使用Mysql資料庫，在推薦演算法部分，我選擇的是免費開源的hadoop，因為它配置簡單，開源，免費，用Java編程，網上教程多，登錄注冊部分，我采用的是Spring Mvc框架，因為它只需要簡單的配置就可以實作很多功能，如映射SQL陳述句，JDBC的組態檔，獲取Servlet，掃描包檔案，很容易就能實作登錄和注冊功能，頁面部分，我采用的是CSS/DIV結合，還有JS設計出動感，優美的頁面，
關鍵詞：推薦系統；C/S結構；Mysql資料庫；JSP；Spring MVC；Servlet
ABSTRACT
The implementation of the recommendation system based on large data is mainly based on the map algorithm of hadoop, and the mathematic collinearity matrix algorithm is used to find the intimacy between the goods. This is the historical data to be purchased by the users. Now the big data age has come, now more popular is hadoop and spark, hadoop is for offline data analysis, and spark can be real-time analysis of the data, there is a technology is storm, it can also be real-time data But it is not stable, so most companies do not use it, at present I know only Alibaba in the storm, because Alibaba has a team specializing in storm, they have been in the storm study has been Break, but they are confidential, so other companies are using spark and hadoop.
I developed the system, using the C/S structure, front-end pages and background real-time connection, and the database is also real-time connection, I use the Mysql database, I chose it, because the Mysql database is a free database, And very easy to use, memory footprint is also particularly small, many companies are using the Mysql database. In the recommended algorithm section, I chose the free open source hadoop, because it is simple to configure, open source, free, with Java programming, online tutorials. Login part of the registration, I use the Spring Mvc framework, because it only needs a simple configuration can achieve a lot of features, such as mapping SQL statements, JDBC configuration files, access to Servlet, scan package files, it is easy to achieve login and registration Features. Page part, I use the CSS / DIV combination, as well as JS design dynamic, beautiful page.
Keywords: Recommendation System; C/S structure; Mysql database;JSP;Spring MVC; Servlet
目 錄
第一章 緒論 1
1.1 研究背景和意義 1
1.2 研究目標 2
1.3 論文結構 3
1.4 本章小結 4
第二章 相關技術與方法說明 5
2.1 架構概述 5
2.2 有關技術簡介 5
2.3 開發工具和環境 6
2.4 本章小結 7
第三章 系統分析 8
3.1 系統功能需求分析 8
3.2 用戶管理用例圖 9
3.3 推薦模塊 10
3.4 購物車模塊 11
3.5 資料庫設計 12
3.6 本章小結 15
第四章 系統詳細設計 16
4.1 用戶登錄和注冊模塊 16
4.2 系統主頁設計 21
4.3 推薦模塊的設計 22
4.4 購物車模塊的設計 26
4.5 本章小結 26
第五章 系統測驗 27
5.1 系統測驗綜述 27
5.2 測驗用例 27
5.3 測驗分析 30
5.4 本章小結 30
第六章 總結 31
6.1 創新點 31
6.2 系統優點 31
6.3 系統缺點 31
6.4 存在問題及擬解決方案 31
參考文獻 33
致 謝 34
本文轉載自：http://www.biyezuopin.vip/onews.asp?id=15346
轉載請註明出處，本文鏈接：https://www.uj5u.com/qita/423325.html
標籤：其他
下一篇：Wazuh部署