一种大数据推荐系统

本文在Hadoop大数据平台之上,采用协同过滤算法,分析用户对商品的原始评分信息。根据两种商品被一同购买的次数计算商品的相似性,并参考用户对商品的评分情况,计算商品对某一用户的推荐指数,根据推荐指数高低进行推荐。该方法在当今的互联网和大数据时代,在诸如电影推荐、音乐推荐、新闻推荐、商品推荐等需要进行个性化推荐的场景下具有较大的实用价值。

学习文本特性的垃圾消息识别方法

本文通过对给定的训练集文本单词特性进行学习,使用朴素贝叶斯分类器,并采用拉普拉斯平滑,防止零概率出现,判定未分类消息是否为垃圾消息。该方法在手机短信、电子邮件等需要进行垃圾消息识别的场景下具有较大的实用价值。