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标题	探讨基于云计算技术的个性化推荐系统
范文	姜少鑫 摘 要：信息时代的到来，加速了信息技术的发展，以云计算为代表的信息技术开始得到广泛的推广与应用。个性化推荐系统是帮助用户在冗杂的信息中找到自己所需信息的重要手段，将云计算技术应用在个性化推荐系统中，快捷、多元化地满足了用户的不同需求，有效提高了信息利用效率。本文针对基于云计算技术的个性化推荐系统进行了简要分析，以供参考和借鉴。 关键词：云计算；技术；个性化；系统 中图分类号： TP3 文献标识码： A 文章编号： 1673-1069（2016）32-166-2 0 引言 如今，互联网技术的深入发展，开始与各个领域实现有机融合，更多的人开始参与到在线购物、社交网络等网络活动中，网络给人们提供了一个无限的信息资源空间，这个资源库中包含了各式各样的信息，随之发展起来的信息检索技术便捷了人们对信息的搜索需求，搜索引擎成为用户获取信息的主要渠道，但该技术无法为用户提供个性化的兴趣服务，这就需要建立基于云计算的个性化推荐系统，这也是本文所要分析的主要内容。 1 云计算技术与个性化推荐系统概述 1.1 云计算技术 云计算技术依托的是互联网，将互联网的相关服务以动态化、易扩展、虚拟化的资源提供给用户。云计算的定义有很多种，目前较为认可的是云计算技术是根据用户使用量来进行相应交易的计算模式，云计算能够为用户提供便捷、按需的网络访问，进入网络、服务器、应用软件等可配置的计算资源共享区域，这些可以快速提供的资源，无须进行过多的管理，并与服务供应商交互不多[1]。云计算平台所拥有的超强计算能力，可以应用在模拟核爆炸、预测市场发展趋势及气候变化等活动中。 1.2 个性化推荐系统 推荐系统就是结合用户或顾客的购买行为规律以及兴趣特点来推荐相应的信息或商品，使用户满意。现如今，电子商务发展态势迅猛，商品的种类和数量与日俱增，网络信息是冗杂的，用户或顾客需要花费大量的时间找寻目标信息与商品，信息过载问题直接影响了用户或顾客的满意度，导致用户的流失。个性化推荐系统在此形势下应运而生，所谓个性化推荐系统是利用海量数据挖掘技术，通过云计算平台构建的一种高级商务智能平台，主要服务于网站，为用户提供完全个性化的决策支持和信息服务[2]。 2 基于云计算技术的个性化推荐系统分析 2.1 推荐算法与推荐策略 2.1.1 推荐算法 推荐系统利用各个网页间、网页与关键词之间的粗粒度关联和排序，实现为用户推荐相应信息与商品的服务。随着系统的不断发展，其也开始利用网络化计算能力，注重用户兴趣与模型的分析，而个性化推荐系统是在推荐系统的基础上建立的更高级的信息导向系统。个性化推荐系统的构建需要推荐算法的支持，常用的有协同过滤推荐算法、基于内容的推荐算法、关联规则推荐算法、混合推荐算法等。其中协同过滤推荐算法还可以细分，根据不同的算法特征分为基于用户的推荐算法（也叫作基于存储的算法、基于邻居的算法）、基于项目的推荐算法、基于模型的推荐算法等。这些推荐算法都具有自身的优缺点（详见表1），为了弥补各类推荐算法的缺陷，可以将两种互补的算法结合起来[3]。例如基于内容的算法和协同过滤算法这两种算法，我们可以为用户直接展示用不同算法得出的推荐结果集，也可以先用第一种算法得出一种结果集，再用第二种算法计算第一种结果集，进而得到更加精确的结果，更好地满足用户的需求。 2.1.2 推荐策略 以往许多的推荐系统都是结合单一的推荐算法和推荐策略建立的，在使用的过程中逐步暴露除了系统个性化与适应性方面的缺陷，无法结合实际的应用优化推荐策略。因此，在构建个性化推荐系统时要充分结合当下推荐系统的优势以及瞬息万变的市场需求，制定出综合化、系统化、合理化、可行性较高的推荐策略。 前文分析了各类推荐算法的优缺点及应用场景，基于此，本文提出的个性化推荐系统中应用的推荐策略是根据推荐系统数据量的大小制定的，当数据量偏小时系统会采用传统的个性化推荐算法；当数据量偏大时系统会利用云计算平台进行计算，具体就是将数据集发送到云平台的各个节点来实现多节点分布式大规模数据计算。 2.2 系统架构及流程设计 2.2.1 系统架构 云计算技术集成了分布式计算、网格计算、并行计算和网络存储等先进的技术，其有机整合了多个经济性较好的计算实体，逐步形成了具有超强计算能力的分布式系统。为了充分发挥出云计算技术的优势，本文设计的基于Google云计算平台的个性化推荐系统架构如图1所示，该系统能够对大规模数据进行快速、准确地处理，并且可以根据业务规模的不断扩大进行相应的拓展，充分展示了较高的通用性与扩展性[4]。 基于云计算技术的个性化推荐系统主要包括以下几部分：①推荐计算子系统，该子系统由数据预处理模块、数据挖掘模块、推荐模块组成，其中数据预处理模块的功能包括异构数据的过滤、统计、转换等；数据挖掘模块主要是计算推荐结果的聚类，需要充分利用聚类、关联规则算法进行分别计算；推荐模块则是利用各类算法计算出精准的推荐结果，已达到用户的需求。②业务应用子系统，该子系统主要是为后期的系统扩展服务，根据业务需求的变化转变系统的功能，并为系统需求制定合理的推荐规则。③基础云计算平台，其充分利用集群提供的大容量计算能力，在不同节点上进行大量的计算。 2.2.2 个性化推荐系统的操作流程 本系统的推荐流程是依据Map Reduce软件架构，其是处理海量数据的并行编程模式，主要适合应用于大规模数据集的并行运算，其封装了并行处理、容错处理、本地化计算、负载均衡等细节，还提供可以把大容量的计算自动并发和分布执行的简单通用接口。具体如图2所示[5]。 3 结束语 综上所述，开发设计基于云计算技术的个性化推荐系统是适应时代发展需求的，其能够更好地满足和引导用户信息需求。本文设计的系统还不完善，还需在以后的运行实践过程中不断的改进。 参 考 文 献 [1] 肖理钏.基于云计算模式的图书文献个性化推荐技术研究[J].科技广场，2015（08）：22-27. [2] 應毅，刘亚军，陈诚.基于云计算技术的个性化推荐系统[J].计算机工程与应用，2015（13）：111-117. [3] 谷瑞.基于云计算的个性化推荐系统的研究[J].苏州市职业大学学报，2013（04）：14-16+21. [4] 朱夏，宋爱波，东方，罗军舟.云计算环境下基于协同过滤的个性化推荐机制[J].计算机研究与发展，2014，10：2255-2269. [5] 汪星荷，刘绍华，俞俊生.移动云计算中基于LBS的个性化服务推荐模型[J].数学的实践与认识，2013，02：157-161.
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