随着电子商务的普及，对商品的聪明推荐已成为越来越多电子商务网站的“常态”。文在Abrjot算法的基础上，提出了一种新的智能推荐模型，并采用MapReduce架构设计了推荐策略。新模型进行了仿真实验，结果表明，采用算法的新连接和修剪过程比传统的系列研究要好得多，提高了解决方案的准确性。[关键词]电子商务算法Abrjot架构MapReduce智能推荐模型简介近年来，随着互联网的普及，电子商务已经进入普通人的家中。们可以在不离开家的情况下在互联网上购买自己喜欢的产品。
确需要的用户可以通过电子商务网站上的搜索引擎找到他们想要购买的产品，但根据亚马逊的统计数据，这些客户中只有16％有更多的用户在网上盲目浏览。站，“尝试”意外但考虑一个有用的产品。据亚马逊数据，其网站的销售额在2016年通过使用个性化推荐系统增加了30％。前，
宁波网站建设德国和国外电子商务的研究工作主要集中在以下几个方面：推荐算法的基础研究。献[1]介绍了现有的主要推荐方法，分析了它们各自的优缺点，总结了该领域目前遇到的主要问题，并为研究推荐技术确定了明确的轴心。供有用的参考。者将现有的经典算法分为四类：协同过滤推荐算法，基于内容的推荐算法，基于图的推荐算法和混合算法。者还提出了符号估计方法和推荐的算法评估标准。究推荐的有效性和推荐的质量之间的平衡。任何系统中，实现效率和质量是一个自然的矛盾，在产品自动化建议领域也不例外[2]。于内容的推荐方法不愿意分析用户数据的内容信息，这将占用大量的计算资源，这将降低分析的效率，但会提高推荐的质量。年来出现了基于协同过滤技术的推荐因为不需要分析对象的属性属性，可以通过专家的推荐来改进，而无需提高推荐的有效性。了解决上述两种技术的弱点，用户提出了基于知识的推荐技术，该技术解决了数据量不足的问题，并提高了建议的质量，因为它不依赖于评估数据。户的产品。议进行全系统研究。据现有文献，推荐算法更多的是搜索特定网站，对一般推荐算法的研究不多。目前为止，绝大多数电子商务和系统研究推荐技术依赖于特定网站，无法满足大型网站的推荐应用。Chiu及其合作者向电子商务社区提出的建议系统可以广泛应用于文本中定义的智能社区。文中的搜索在第三部分中完成。
文的其余部分如下：第二部分介绍了使用的算法模型：第三部分采用模型设计推荐策略，第四部分继续模拟实验，最后是总结这篇文章。模型的理论基础和设计思想采用递归方法，在降低噪声的同时，提高了云环境中动态和模糊要求的用户推荐算法的准确性。
法Abrjot [5]提出的算法Abrj ot逐层使用迭代搜索算法来细化聚类的范围。算法包括两个步骤：链接和修剪。名思义，链接是将不同的信息节点连接在一起，首先查找Lk信息点并使用先前的Lk-1信息点来形成一组K *序列。Ck通过自连接操作作为数据提取的候选集。名思义，删除了不必要的信息。于Ck中包含的元素，Ck仅包含频繁k *序列的所有集合。DB的横向扫描的计算使得可以获得候选集合Ck的元素的数量。此，可以确定Lk和Lk-1。用MapReduce实现自动建议模型以建立自动化建议有许多方法可以使用传统的关联技术，机器学习，数据挖掘，模糊决策等。决于数据量和样本本身的数据质量。果数据量很大，建议使用更有效的数据挖掘方法。
文档中假设的应用程序环境是中高数据速率的电子商务网站。此，我选择MapReduce作为数据挖掘技术。MapReduce使用分布式策略来处理大量用户行为数据，这可以提高处理效率并充分利用其迭代IT基础架构来满足数据挖掘分析的需求。
设访问该站点的用户的访问数据是开放的，该文档将使用用户访问行为轨迹来基于对用户的行为特征的分析来建立用户产品推荐机制。云环境中。该机制中，用户终端首先收集访问电子商务网站的用户的行为跟踪信息，根据建立的规则对数据进行预处理，并将其转发给用户的行为分析模块。户。户行为数据分析模块调用用户浏览跟踪历史，使用统计聚合分析并使用分布式模型来表征该段中的操作状态和心理期望。间。从任务管理模块接收到请求之后，任何计划模块都可以执行动态资源分配。模型如图1所示。所周知，MapReduce是一种用于大数据分布式处理的分析算法。了提高计算效率，MapReduce首先将大数据分成小数据集，然后将它们提交给分布式计算节点进行并行处理。本文中，MapReduce将新算法的修剪和链接阶段转换为Map和Reduce这两个函数。MapReduce平台上，作业的输入数据集被划分为几个小的独立数据集，这些数据集由映射过程并行处理，这提高了计算的效率。用模板提出的策略来设计现有的关联规则算法会关注该算法的准确性，但忽略了其计算效率。
当前的推荐过程中，推荐的有效性是一个关键因素，用户可能会在一秒钟内放弃待处理的推荐。此，充分考虑计算效率的推荐策略是有道理的。射过程使用Hadoop平台的MapReduce任务调度响应机制，并可以计算主节点和从节点的空闲状态，以便可以为Hadoop平台自动编程空闲节点。
算并且计算请求被处理一次以提高计算效率。少过程减少{对于每个直接的ansewrt∈D{对于任何itemx∈tfx，account Ifx，account Delete x：}} = {xlx∈nx.count≥minsup）returnfor（k = 2 ，L_k-lΦ; k ）{= Gen_Abrjot（，min_sup）;;而每个答案t∈？ d？ {//计算D =子集（，t）中的元素;;事情c，c，count ___;返回}模拟体验实验环境：平台：Hadoop开发环境0.20.0;硬件配置：Core2 E77500双核4GBRAM处理器;软件配置：Ubuntu Linux 11.10，Hadoop-0.20.0，JDK16。
据Hadoop部署手册，首先在实验平台上部署Abrjot算法的Jar包，然后用新配置文件替换Hadoop提供的FIFO配置节点。了能够在Hadoop模式下工作，该实验选择C和Lustre中的9台计算机，其中8台作为从节点。验采用传统的FIFO规划算法和本文提出的算法进行，Abrjot变换实验和用户实体行为的获取在生成了HDS参考程序和初始规则集。比较并行算法和传统串行算法对作业的影响，请将作业精度设置为8组，然后根据群集的当前工作负载确定每个组中的作业数。束语本文研究了推荐算法在云环境中的搜索方向，构建了基于Abrj ot算法的MapReduce推荐模型，并进行了侧面性能分析的仿真实验。明当准确度较高时，新算法是显而易见的。点"
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