【源码】基于Hadoop和Spring Boot的图书推荐系统

项目简介

本项目借助Hadoop的分布式计算能力和Spring Boot的快速开发框架，通过大数据分析和协同过滤算法，为用户提供个性化的图书推荐服务，实现了高效的数据处理与推荐。

项目的主要特性和功能

数据处理与分析

• 利用Hadoop MapReduce框架进行大规模用户行为数据的收集、清洗和分析。
• 实现基于用户的协同过滤算法（UserCF）和基于物品的协同过滤算法（ItemCF），推荐与用户兴趣相似的图书。

推荐系统

• 依据用户阅读历史和评分生成个性化推荐榜单。
• 实时推荐最新上架图书，并按用户喜好排序。
• 用户可收藏图书并评分，系统根据评分动态调整推荐结果。

用户管理

• 提供用户注册和登录功能，保障用户数据安全和个性化推荐有效。
• 用户能修改个人信息，如用户名、密码、邮箱等。
• 管理员可进行用户权限管理，包括角色分配和数据权限控制。

系统监控与管理

• 记录系统操作日志和用户行为日志，便于监控和排查问题。
• 使用Redis进行缓存管理，提升系统响应速度和数据处理效率。
• 借助Quartz框架实现定时任务，如更新推荐榜单和清理过期数据。

安装使用步骤

环境准备

• 安装Java 8或更高版本。
• 安装并配置Hadoop集群，确保MapReduce和HDFS服务正常运行。
• 安装Maven或Gradle，用于构建和运行Spring Boot项目。
• 安装并配置MySQL或PostgreSQL数据库，用于存储用户数据和推荐结果。
• 安装并配置Redis，用于缓存管理。

项目构建

1. 复制项目代码到本地。
2. 进入项目目录： bash cd book-recommendation-system
3. 使用Maven构建项目： bash mvn clean install

配置文件

1. 修改application.properties文件，配置数据库连接信息、Redis连接信息和Hadoop集群地址。
2. 配置Hadoop相关参数，如输入输出路径、MapReduce任务配置等。

启动项目

1. 启动Spring Boot应用： bash mvn spring-boot:run
2. 启动Hadoop MapReduce任务： bash hadoop jar target/book-recommendation-system.jar org.conan.myhadoop.recommend.Recommend

访问系统

1. 打开浏览器，访问http://localhost:8080，进入图书推荐系统首页。
2. 注册并登录系统，开始使用个性化推荐服务。

下载地址

点击下载 【提取码: 4003】【解压密码: www.makuang.net】