基于Hadoop的电影用户行为预测系统设计

作     者：冯辉 陈磊 孙妍姑 FENG Hui;CHEN Lei;SUN Yangu

作者机构：淮南师范学院计算机学院安徽淮南232038 

基　　金：安徽省高校自然科学研究重点项目(KJ2016A664) 淮南师范学院科研项目(2018xj41) 淮南师范学院重点实验室建设项目 

出 版 物：《淮南师范学院学报》 (Journal of Huainan Normal University)

年 卷 期：2020年第22卷第2期

页      码：142-148页

摘      要：互联网的飞速发展产生了海量电影用户评价数据,这些数据为研究用户行为提供了有效支撑。针对传统单机串行系统处理海量数据的局限性,结合Hadoop、MapReduce、HBase等大数据处理技术,设计了基于期望优化(EM)算法的数据处理模块和基于爬山算法、贝叶斯信息准则(BIC)的用户行为模型(UBM)构建及预测模块,实现了基于Hadoop的电影用户行为预测系统。测试结果表明,该系统预测用户行为具有较高准确性与高效性。

主 题 词：Hadoop MapReduce 贝叶斯网络 评价数据 用户行为预测 

学科分类：081203[081203] 08[工学] 0835[0835] 0812[工学-测绘类] 

馆 藏 号：203954530...