网站文章推荐系统.doc

《网站文章推荐系统.doc》由会员上传分享，免费在线阅读，更多相关内容在教育资源-天天文库。

1、网站文章推荐系统——MassDataProcessing/CloudComputingProjectProposalGroupPanda，刘飞&李宏展网站内容页面中文章周围经常需要一些推荐文章，这些推荐文章如果能够更符合用户的兴趣点，则有可能更好的增大用户对网站的喜爱，增加用户的点击率，增加用户粘性。目前很多网站的内容页面周围的文章通常有以下两种推荐方法：一．推荐与该网页文章内容比较相似的文章。二．推荐网站中用户浏览最多的文章。第一种推荐方法基于的假设是，当前用户看的文章就使用户喜好的文章，因此推荐与该文章相似的文章；第二种推荐方法基于的假设是，大家都喜欢看的文章是这个用户有

2、可能喜欢看的文章。这两种推荐方法存在一些不足之处，基于文章内容的推荐只关注了用户当前所看的这篇文章，忽略了用户以往所看过的文章；基于用户浏览数量的推荐只是对大多数用户行为的一种猜测，很有可能对当前用户是无效的。如果能够根据用户以往看过的文章，来动态为用户推荐文章，更有可能满足用户的喜好，增加用户对相关文章的点击率，从而增加用户粘性。因此，我们希望做一个网站文章推荐系统。这个系统能够根据用户行为，动态为每个用户推荐与用户以往所看过的网页内容相关的文章。当网站的访问量非常大时，对每个用户每次页面的访问都根据用户以往的看过的文章来推荐新的文章是一件很有挑战的工作。假设我们为中国的门

3、户网站提供该系统，该门户网站每天有可能有一亿的访问量，一般来说每秒有50000的访问量，对这种大规模的访问提供稳定的并满足用户需求的访问是一项艰巨的任务。而通过很好的设计并使用分布式系统，能够满足我们期望的需求。因此，我们设计了如下系统。