简介：云计算的出现,有效地解决大数据时代的数据冗余、处理速度慢、空间不足等难题,满足信息化社会快速发展的数据需求。首先简介云计算,大数据,几种经典的推荐算法和个性化推荐。然后把云平台与推荐系统的推荐引擎结合起来,利用协同过滤算法结合MapReduce框架模式进行计算,分别基于共同好友和共同兴趣对一个微博大数据集进行处理并得出推荐结果,给用户推荐潜在关注者和关键字,并对实验结果进行分析得出结论,验证云计算能有效并且快速处理大数据,提高计算机大规模数据计算处理能力。
简介：采用QinQ＋DHCP模式,可以有效解决校园网IP冲突、ARP病毒泛滥、局域网广播流量大等问题。然而网络服务并不是单一的,这就必然要求根据不同的应用需求实现对网络的精细化管理。在数字化时代,高校图书馆业务更加复杂与多样化,对网络管理也是一种挑战。经过大量理论和实验分析,证实在支持QinQ的汇聚交换机上采用灵活QinQ技术,可以实现对数字图书馆网络的精细化管理。
基于Hadoop云平台的社交大数据协同过滤个性化推荐的研究与实现
基于灵活QinQ的数字图书馆网络精细化管理应用研究
