7、数字图书馆推荐系统的扩展与优化：并行计算的应用

数字图书馆推荐系统的扩展与优化：并行计算的应用

在当今数字化时代，图书馆拥有海量的媒体资源，如书籍、电影、报纸等。传统图书馆通过分层编码来管理馆藏，帮助用户查询和定位书籍，但这要求用户具备一定的专业知识来提交准确的关键词。为了提升用户满意度，图书馆开始提供推荐服务，其中协同过滤技术是常用的方法之一，但在数字图书馆中实施存在困难。本文将介绍一种基于MapReduce的并行过滤算法，以解决数字图书馆推荐系统中的计算问题。

1. 图书馆推荐系统现状

传统图书馆的馆藏管理方式使得用户查询和定位书籍需要具备专业知识。近年来，图书馆开始采用推荐服务，多数使用协同过滤技术。该技术假设过去有相似偏好的用户未来也会有相似的喜好，通过用户反馈来推荐类似用户喜欢的物品。然而，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提供书籍评分，因此协同过滤推荐系统在数字图书馆中难以实施。

个人本体推荐系统在多个领域得到应用，Liao等人将协同过滤技术与个人本体模型相结合，用于数字图书馆的英语资源推荐。他们提出可以从用户的借阅记录中提取关键词来推断用户的偏好，这种方法虽然能有效挖掘潜在偏好，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Google提出的一种并行计算模型，在大数据处理中具有高度可扩展性、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. 相关技术：MapReduce

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（m