Hadoop大数据分析协同过滤新闻推荐算法

基于 Hadoop 的大数据，结合协同过滤算法的新闻推荐，思路还挺清晰的。你要是做推荐系统，这份资源值得一看。讲了怎么在大数据场景下做用户行为，用协同过滤搞个比较靠谱的推荐逻辑，落地感挺强，代码也有参考。

Hadoop 的大数据能力，再加上协同过滤的算法思路，组合在一起其实挺适合做新闻推荐的。你想啊，新闻数据大、用户行为杂，用传统方法根本不过来，用MapReduce批就合适。

推荐部分用的基于用户的协同过滤，核心逻辑就是“你喜欢的，我也喜欢”。虽然不是最新的深度模型那套，但胜在简单实用。而且资源里还附了 Java 源码，直接可以跑，少踩坑。

相关文章也挺丰富的，像用户协同过滤推荐实例、协同过滤推荐 JAVA 源码这些，拿来对着研究一番，基本能摸出套路。你要是还想深入，那个推荐研究综述也可以看看，方向把控比较清楚。

建议你重点看看算法模块怎么跟HDFS和MapReduce整合的。还有代码里一些参数调优点，比如相似度阈值、最近邻个数，这些细节得好，推荐效果能提升不少。

如果你正准备上一个基于日志的推荐项目，这套内容可以直接借来参考，省不少时间。嗯，记得多关注下性能优化，推荐系统一慢，体验就全毁了。