基于Hadoop的好友推荐系统项目综述

一、好友推荐系统项目概述

1、项目介绍

该系统利用基于密度的新型聚类算法，对给定用户基于好友推荐。本系统的开发IDE采用eclipse，使用maven构建项目，数据库选用Mysql，后台技术采用Struts2+Hibernate+Spring的架构，前端使用Easyui+Ajax的技术实现前后端的数据交互，算法的主要计算任务用Hadoop Mapreduce来完成。综合来说，本系统面临的主要挑战如下：

• 如何用MapReduce来实现聚类算法；
• 如何使用JavaWeb技术实现Hadoop任务的远程提交；
• 如何实现Hadoop任务的实时监控

2、项目采用的用户数据源

本此项目的用户数据源样例如下：

<row Id="-1" Reputation="9" CreationDate="2010-07-28T16:38:27.683" DisplayName="Community" EmailHash="a007be5a61f6aa8f3e85ae2fc18dd66e" LastAccessDate="2010-07-28T16:38:27.683" Location="on the server farm" AboutMe="&lt;p&gt;Hi, I'm not really a person.&lt;/p&gt;&#xD;&#xA;&lt;p&gt;I'm a background process that helps keep this site clean!&lt;/p&gt;&#xD;&#xA;&lt;p&gt;I do things like&lt;/p&gt;&#xD;&#xA;&lt;ul&gt;&#xD;&#xA;&lt;li&gt;Randomly poke old unanswered questions every hour so they get some attention&lt;/li&gt;&#xD;&#xA;&lt;li&gt;Own community questions and answers so nobody gets unnecessary reputation from them&lt;/li&gt;&#xD;&#xA;&lt;li&gt;Own downvotes on spam/evil posts that get permanently deleted&#xD;&#xA;&lt;/ul&gt;" Views="0" UpVotes="142" DownVotes="119" />
<row Id="2" Reputation="101" CreationDate="2010-07-28T17:09:21.300" DisplayName="Geoff Dalgas" EmailHash="b437f461b3fd27387c5d8ab47a293d35" LastAccessDate="2011-09-01T23:16:56.353" WebsiteUrl="http://stackoverflow.com" Location="Corvallis, OR" Age="34" AboutMe="&lt;p&gt;Developer on the StackOverflow team.  Find me on&lt;/p&gt;&#xA;&#xA;&lt;p&gt;&lt;a href=&quot;http://www.twitter.com/SuperDalgas&quot; rel=&quot;nofollow&quot;&gt;Twitter&lt;/a&gt;&#xA;&lt;br&gt;&lt;br&gt;&#xA;&lt;a href=&quot;http://blog.stackoverflow.com/2009/05/welcome-stack-overflow-valued-associate-00003/&quot; rel=&quot;nofollow&quot;&gt;Stack Overflow Valued Associate #00003&lt;/a&gt; &lt;/p&gt;&#xA;" Views="25" UpVotes="7" DownVotes="0" />
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该数据源是http://stackoverflow.com/ 网站上的用户数据。该网站我就不做介绍了，程序员收藏夹必备网站之一。该网站的网页截图如下：

本次好友推荐系统建立在如下假设上：

• 用户对于一个领域问题的“偏好程度”就可以反映出该用户的价值取向，并依据此价值取向来对用户进行聚类分组。
• 这里的”偏好程度“可以使用指定的几个指标属性来评判
• 原始用户数据包含的属性有多个，从中挑选出最能符合用户观点的属性，作为该用户的“偏好程度”进行分析。

针对以上假设，对原始用户数据进行分析，挑选的代表属性如下：

• ID 用户聚类时的代表标志
• EmailHash 用户去重时的依据
• reputation 声望或者名声度
• up