基于Mapreduce协同理论的煤炭营销数据分析技术的研究与实现

随着互联网电子商务的高速发展,推荐系统在电子商务领域得到了广泛的应用。煤炭产业也开始引进了电子销售系统。在煤炭系统中,推荐系统利用消费者对消费商品的排名打分,分析相似性并进一步预测消费者可能感兴趣的商品。协同过滤算法被普遍应用在推荐系统中。但是,煤炭销售数据规模逐渐增大,传统的协同过滤算法不能有效地处理海量规模煤炭数据,推荐效率很低。本文针对大规模煤炭销售数据,提出了基于Mapreduce的分布式协同过滤算法,该算法有效地完成推荐系统的预测及推荐工作。通过大量的实验结果也进一步表明本文提出的算法与传统算法相比,具有很高的效率,并且扩展性良好。