7、数字图书馆推荐系统的扩展与优化：基于MapReduce的解决方案

数字图书馆推荐系统的扩展与优化：基于MapReduce的解决方案

1. 背景与问题提出

在当今数字化时代，图书馆收藏了大量的媒体资源，如书籍、电影、报纸等。传统上，图书馆通过分层编码的方式管理这些资源，帮助用户根据编码查询和找到书籍的物理位置。然而，这种方式要求用户具备良好的训练，才能提交正确的关键词进行跨学科或多维度的搜索。

为了提高用户满意度，图书馆开始提供推荐服务。其中，协同过滤（CF）是一种广泛使用的推荐技术，它基于相似用户可能有相似品味的假设。当用户提供反馈时，推荐服务会根据其他相似用户过去的偏好为该用户推荐物品。但协同过滤需要明确的用户信息来描述用户画像，而在图书馆系统中，用户通常不愿意在借书时对书籍进行评分，因此协同过滤推荐系统在数字图书馆中难以实施。

近年来，基于个人本体的推荐系统在多个领域得到应用。廖等人将协同过滤技术与个人本体模型相结合，为数字图书馆推荐英文资源，解决了为用户提供有效推荐的问题。他们提出可以从借阅记录中推断出隐式评分，因为从用户借阅记录中提取的关键词可以反映用户的偏好。这种方法被应用于个人本体推荐（PORE）系统中，虽然能有效提取潜在偏好，但每个推荐阶段的运行时间较长。

为了解决数字图书馆推荐系统的时间消耗问题，许多研究采用了并行计算，如MapReduce。MapReduce是一种由谷歌提出的并行计算模型，用于处理大量数据，具有高度可扩展性、高效性和可靠性。但以往的研究主要关注并行编程，没有将并行计算的特点与个人本体数据相结合。

2. 相关工作

MapReduce是一种用于处理和生成大型数据集的编程模型，它提供了一种抽象，让程序员定义映射（mapper）和归约（reducer）函数