韦 灵，黎伟强

(广西科技大学鹿山学院 电气与计算机工程系，广西 柳州 545616)



基于Hadoop平台的个性化新闻推荐系统的设计*

韦 灵，黎伟强

(广西科技大学鹿山学院 电气与计算机工程系，广西 柳州 545616)

为使互联网用户快捷地查找所需信息，个性化推荐系统的优势得到了体现和运用。该系统设计的目的是为广大网民在浏览新闻时提供一个个性化的新闻推荐系统，实现对新闻数据的协同过滤推荐处理。系统利用 Hadoop的MapReduce模型实现并行快速地聚类海量新闻数据，大大提高了数据处理的速度，聚类使得新闻之间的相似度得以体现，再利用不同的协同过滤算法实现个性化的新闻推荐。

Hadoop;MapReduce;聚类;个性化;Mahout

0 引言

随着互联网的发展，大量新闻快速涌现，信息严重过载，令用户无从选择。新闻推荐系统被广泛应用于解决信息过载问题[1]，解决不同人之间关注新闻热点不一致的问题。新闻是人们生活中必不可少的一部分，如何使人们快速地在每天众多新闻中找出自己感兴趣、想要了解并查看的新闻成为了各大新闻门户网站的一大难题。快速准确的新闻推荐能节省用户大量查找自己感兴趣的新闻的时间，这能让用户得到一个非常好的用户体验。大数据的出现标志着人们生活品质的进步，这是社会进化的副产品，它能利用许多常规机器进行海量数据处理。将一个海量数据任务分成需要的小任务，分别发给许多常规机器进行并行处理，然后得出结果，这个过程就像许多常规机器汇聚成为一个超级机器，整个处理过程就像一个机器在处理一样，这大大降低了数据挖掘的成本，并且在数据量很大时大大减少了计算的时间。……