基于 Hadoop 的协同过滤就业推荐系统
引言
在当今的大数据时代，信息爆炸式增长给人们带来了很多挑战。在求职市场上，人们面临着大量的职
位信息，而如何快速准确地找到适合自己的岗位成为了一项重要的任务。为了解决这个问题，我们提
出了一种基于 Hadoop 的协同过滤就业推荐系统，该系统可以根据用户对岗位的评分和用户的收藏行
为，通过 Hadoop 平台上的 MapReduce 程序进行协同过滤计算，得出用户对岗位的预测评分，并根
据评分高低对岗位进行排序，从而实现个性化的就业推荐。
1. 系统原理
协同过滤是一种常见的推荐算法，根据用户的历史行为和群体的行为模式，推荐相似的用户/物品，
以此来预测用户对物品的喜好程度。我们的系统基于此原理，通过以下步骤实现协同过滤的推荐过程
。
1.1. 数据采集
我们首先收集用户对岗位的评分和用户的收藏行为作为数据集。用户的评分可以反映他们对岗位的偏
好程度，而用户的收藏行为则体现了他们对某些岗位的特殊关注程度。这些数据将作为我们系统的基
础数据集。
1.2. MapReduce 计算
Hadoop 平台提供了强大的分布式计算能力，我们将借助 MapReduce 程序对数据集进行计算。首先
，我们将数据集拆分为多个小的数据块，并将这些数据块分发到各个计算节点上。然后，在每个节点
上，我们利用 Map 函数将评分和收藏数据进行处理，生成中间结果。最后，Reduce 函数将中间结果
进行聚合，得到用户对岗位的预测评分。
1.3. 推荐排序
根据用户对岗位的预测评分，我们可以为用户生成一份岗位推荐列表。通过将岗位按照评分高低进行
排序，我们可以提供个性化的推荐结果，使用户能够更快速准确地找到符合自己需求的岗位。
2. 系统优势
2.1. 高效性
基于 Hadoop 平台的分布式计算能力，我们的系统能够在短时间内处理大量的数据。通过并行计算的
方式，我们能够提高计算的效率，使得推荐结果能够快速生成。
2.2. 个性化
我们的系统通过协同过滤算法，结合用户的历史行为和群体的行为模式，为用户提供个性化的推荐结
果。用户的评分和收藏行为是基于用户自身的兴趣和偏好，因此我们能够更准确地推荐适合用户的岗
位。
