基于Hadoop的图书推荐系统的设计与实现

基于Hadoop的图书推荐系统的设计与实现

本系统利用IntelliJ IDEA进行开发，并使用Maven管理项目依赖。图书数据主要通过爬取豆瓣网获取，并辅以管理员手动录入的方式进行补充。系统记录用户的浏览、借阅、评论和评分等行为数据，并利用Hadoop集群进行分析计算，为用户推荐可能感兴趣的图书。所有数据存储和检索操作均通过MySQL数据库实现。

系统核心功能

• 数据采集: 通过网络爬虫获取豆瓣网图书数据，并支持管理员手动添加图书信息。
• 数据存储: 利用MySQL数据库对图书数据和用户行为数据进行存储和管理。
• 推荐算法: 基于Hadoop集群，分析用户行为数据，计算并推荐相关图书。
• 用户界面: 提供友好的用户界面，方便用户浏览、搜索图书，并查看个性化推荐结果。

技术选型

• 开发工具：IntelliJ IDEA
• 依赖管理：Maven
• 数据采集：网络爬虫
• 数据存储：MySQL
• 分布式计算：Hadoop
• 后端开发：Java

系统优势

• 个性化推荐: 根据用户行为数据，为用户推荐更符合其兴趣的图书。
• 海量数据处理: 利用Hadoop集群的分布式计算能力，高效处理海量图书数据和用户行为数据。
• 可扩展性强: 系统架构灵活，易于扩展，可满足未来业务增长需求。