基于云计算的协同过滤推荐方法及系统技术方案

本发明专利技术提供一种基于云计算的协同过滤推荐方法及系统，其中，所述方法包括：获取客户端的日志数据；对所述日志数据进行预处理，以对所述日志数据去噪和降维；通过分布式并行计算模型对日志数据进行分析，以生成频繁项集，并根据客户端的业务需求定制算法库，以使后续对算法库的调用；根据所述算法库和所述频繁项集，生成推荐结果，并将所述推荐结果反馈至所述客户端。本发明专利技术通过采用分布式并行计算模型，将大型任务分成很多细粒度的子任务，能够提高在云平台上获得对海量数据的处理能力。

Collaborative filtering recommendation method and system based on Cloud Computing

【技术实现步骤摘要】
基于云计算的协同过滤推荐方法及系统
本专利技术涉及互联网
，尤其涉及一种基于云计算的协同过滤推荐方法及系统。
技术介绍
随着电子商务网站规模的扩大，一般大型电子商务系统拥有百万数量级的产品和用户，用户和产品数的增长都会导致算法运行的性能下降。当前主流的电子商务推荐系统构架一般部署于一台或几台Web应用服务器上，对用户输入数据和服务器日志及统计数据进行挖掘处理。随着数据的膨胀，单台服务器的存储已无法满足存储需求。同时随着客户端的增加，单位时间内并发用户不断增加，这会给服务器带来巨大压力，响应给客户端的时间会大大增加。虽然以上瓶颈可以通过增加硬盘的方式扩大存储，甚至采用磁盘阵列，负载均衡等方式解决，但仍然存在I/O读写瓶颈，硬件设备过于集中，硬件成本过高，网络带宽消耗过大等问题。
技术实现思路
为解决上述问题，本专利技术提供的基于云计算的协同过滤推荐方法及系统，通过采用分布式并行计算模型，将大型任务分成很多细粒度的子任务，能够提高在云平台上获得对海量数据的处理能力。第一方面，本专利技术提供一种基于云计算的协本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种基于云计算的协同过滤推荐方法，其特征在于，包括：/n获取客户端的日志数据；/n对所述日志数据进行预处理，以对所述日志数据去噪和降维；/n通过分布式并行计算模型对日志数据进行分析，以生成频繁项集，并根据客户端的业务需求定制算法库，以使后续对算法库的调用；/n根据所述算法库和所述频繁项集，生成推荐结果，并将所述推荐结果反馈至所述客户端。/n

【技术特征摘要】
1.一种基于云计算的协同过滤推荐方法，其特征在于，包括：
获取客户端的日志数据；
对所述日志数据进行预处理，以对所述日志数据去噪和降维；
通过分布式并行计算模型对日志数据进行分析，以生成频繁项集，并根据客户端的业务需求定制算法库，以使后续对算法库的调用；
根据所述算法库和所述频繁项集，生成推荐结果，并将所述推荐结果反馈至所述客户端。


2.根据权利要求1所述的基于云计算的协同过滤推荐方法，其特征在于，所述根据所述算法库和所述频繁项集，生成推荐结果，包括：
根据所述算法库和所述频繁项集，并通过BP神经网络模型生成推荐结果。


3.根据权利要求2所述的基于云计算的协同过滤推荐方法，其特征在于，所述BP神经网络包括：输入层、隐层和输出层；
所述输入层和所述隐层输出的均为日志数据的特征数据，所述输出层输出客户端所对应的用户对样本物品的喜好程度；
所述通过BP神经网络模型生成推荐结果，包括：
根据客户端所对应的用户对物品的喜好程度，生成推荐结果。


4.根据权利要求2所述的基于云计算的协同过滤推荐方法，其特征在于，所述根据所述算法库和所述频繁项集，生成推荐结果，包括：
根据所述算法库和所述频繁项集，并通过协同过滤推荐算法生成推荐结果；
所述协同过滤推荐算法用于根据样本物品的特征，确定与所述样本物品相似的相似物品。


5.根据权利要求1所述的基于云计算的协同过滤推荐方法，其特征在于，所述分布式并行计算模型包括：MapReduce模型。<...

【专利技术属性】
技术研发人员：郭煜，胡钢，江文良，马先明，
申请(专利权)人：研祥智能科技股份有限公司，
类型：发明
国别省市：广东;44