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【25届毕设选题推荐】基于Hadoop的豆瓣电子图书推荐系统的设计和实现

作者:计算机毕设编程指导师发布时间:2024-10-27

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基于Hadoop的豆瓣电子图书推荐系统-研究背景

课题背景

在信息爆炸的时代,用户如何在海量的图书资源中找到自己感兴趣的内容成为一大挑战。个性化推荐系统作为一种有效的信息过滤工具,能够根据用户的阅读历史和偏好提供定制化的推荐。豆瓣作为一个集图书、电影、音乐于一体的社交平台,拥有庞大的用户群体和丰富的图书资源,因此,构建一个高效的图书推荐系统显得尤为重要。

现有解决方案存在的问题

当前市场上的推荐系统多基于传统的机器学习算法,这些算法在处理大规模数据时存在效率低下、准确度不足等问题。同时,大多数推荐系统缺乏对用户兴趣变化的动态捕捉,导致推荐结果不够精准。这些问题限制了推荐系统的实际应用效果,也使得用户无法获得满意的阅读体验。

课题的研究目的与价值意义

本研究旨在利用Hadoop构建一个高效、准确的豆瓣图书推荐系统,通过大数据分析技巧实现个性化推荐。课题的研究不仅能够提高推荐系统的性能,还能为用户带来更加贴心的阅读体验。在理论意义上,本研究将丰富大数据分析和个性化推荐算法的理论体系;在实际意义上,它将推动推荐系统在图书领域的应用,为用户提供更加精准、个性化的服务。


基于Hadoop的豆瓣电子图书推荐系统-技术

开发语言:Java+Python

数据库:MySQL

系统架构:B/S

后端框架:SSM/SpringBoot(Spring+SpringMVC+Mybatis)+Django

前端:Vue+ElementUI+HTML+CSS+JavaScript+jQuery+Echarts

基于Hadoop的豆瓣电子图书推荐系统-视频展示


基于Hadoop的豆瓣电子图书推荐系统-图片展示


基于Hadoop的豆瓣电子图书推荐系统-代码展示 


基于Hadoop的豆瓣电子图书推荐系统-结语

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