樊姗刘丹

（华东师范大学图书馆，上海 200240）

大数据生态下基于Apache Mahout的推荐系统研究

樊姗刘丹

（华东师范大学图书馆，上海 200240）

［摘要］大数据技术在给图书馆带来挑战的同时，也赋予了图书馆更多可用的新技术，Apache Mahout正是其中之一。Apache Mahout的出现有利于推荐系统在图书馆的广泛部署、原型化开发、系统优化、算法研究，以及适应大数据生态。

［关键词］推荐系统Apache Mahout机器学习大数据

1　引言

随着互联网时代的到来，信息过载（Information Overload）给人们带来了越来越多的困扰。在过于膨胀的信息面前，要理解隐藏在信息背后的问题、根据信息做出决策已经变得十分困难［1］。在图书馆环境中，丰富的纸本馆藏、电子资源在为读者带来知识的饕餮大餐同时，也将读者置身于信息过载的困境中。长尾（Long Tail）思想已经融入亚马逊等电商的销售策略。基于长尾思想的销售在大量售出数量较少的流行物品基础上，通过寻求售出数量庞大但流行度较低的物品而增加销售额［2］。图书馆馆藏与读者的关系跟电商商品与客户的关系不无相似之处，该策略可以借鉴到馆藏服务中。近年来，随着图书馆纸本图书借阅量的普遍下降，各种图书排行、现场主题书展等活动越来越受到图书馆的青睐，成为广为接受的图书馆资源推荐手段。此类推荐从总的借阅统计排名、分类统计排名、特定活动主题出发聚集图书，反映了图书的流行度、内容特征，但未能考虑到读者的个性化偏好。利用推荐系统提供个性化的资源推荐服务能够帮助图书馆为读者解决信息过载问题，实现资源的长尾策略［3］，应对馆藏利用率下降带来的危机。……