基于 Hadoop 的商城推荐系统：大数据个性化商城推荐
摘要：
在当前电商时代，个性化推荐系统成为商城提高用户体验和增加销售额的重要手段。本文介绍了基于
Hadoop 的商城推荐系统，该系统通过协同过滤推荐算法，利用 Hadoop 的大数据处理能力，实现了
用户个性化商品推荐。具体而言，该系统定时更新数据集，将商城的用户订单信息保存在 Hadoop 的
HDFS 文件系统中，并通过触发计算，根据余弦相似度计算用户间的相似度，并基于相似度矩阵与评
分矩阵进行预测评分的计算。计算结果保存在缓存中，由服务器读取用于推荐。本文详细介绍了该系
统的架构和实现步骤，并给出了测试账户。
1. 引言
个性化推荐系统已经成为电商行业的核心竞争力之一。商城通过分析用户的行为数据和偏好，为用户
提供个性化的商品推荐，提高用户体验和购买转化率。本文介绍了一种基于 Hadoop 的商城推荐系统
，充分利用 Hadoop 的大数据处理能力，将用户订单数据保存在 HDFS 文件系统中，并通过协同过滤
推荐算法实现个性化推荐。
2. 系统架构
基于 Hadoop 的商城推荐系统的整体架构如图 1 所示。系统包含三个主要组件：数据更新模块、推荐
计算模块和推荐服务模块。
（插入图 1）
2.1. 数据更新模块
数据更新模块负责定时从商城系统中获取最新的用户订单数据，并将数据集保存在 Hadoop 的 HDFS
文件系统中。数据更新模块通过与商城系统接口的方式，获取用户的订单信息，并按照一定的规则进
行数据清洗和预处理，最终将数据保存在 HDFS 中。
2.2. 推荐计算模块
推荐计算模块是基于 Hadoop 的大数据处理能力，实现推荐算法的关键。该模块首先计算用户之间的
相似度，采用余弦相似度作为计算指标。然后，根据相似度矩阵和评分矩阵，进行预测评分的计算。
计算结果将保存在缓存中，供推荐服务模块使用。
2.3. 推荐服务模块
推荐服务模块负责根据用户的个性化推荐需求，为用户提供商品推荐。当用户登录商城系统后，系统
将读取缓存中的推荐结果，并根据用户的偏好和历史行为进行推荐。推荐服务模块通过与用户界面交
互的方式，展示推荐结果和商品信息。
3. 系统实现步骤
