网络营销下的大数据推荐系统

发布时间：2021-04-10 16:36

大数据的发展

数据是指存储在某种介质上、包含信息的物理符号。进入电子时代后，人们生产数据的能力和数据的数量飞速提升，这促使了大数据的产生。大数据是指无法在一定时间范围内用常规软件工具(IT技术和软硬件工具)进行捕捉、管理和处理的数据集合，对大数据进行分析不仅需要采用集群的方法获取强大的数据分析能力，还需研究面向大数据的大数据分析算法。

针对大数据进行分析的大数据技术是指为了传送、存储、分析和应用大数据而采用的软件和硬件技术，也可将其看作面向数据的高性能计算系统。从技术层面来看，大数据与云计算的关系密不可分，大数据必须采用分布式架构对海量数据进行数据挖掘，这使大数据必须依托云计算的分布式处理、分布式数据库、云存储和虚拟化技术。在以云计算为代表的技术创新背景下，收集和处理数据变得更加简单方便。国务院在2015年印发的《促进大数据发展行动纲要》中系统地部署了大数据发展工作。通过各行各业的不断创新，大数据也将创造更多的价值，下面对大数据的典型应用案例进行介绍。

·高能物理
高能物理是一个与大数据联系十分紧密的学科，高能物理科学家往往需要从大量的数据中去发现一些小概率的粒子事件，如比较典型的离线处理方式就是由探测器组负责在实验时获取数据，而最新的LHC实验每年采集的数据高达15PB。高能物理中的数据不仅海量，且没有关联性，要从海量数据中提取有用的数据，可以通过并行计算技术对各个数据文件进行较为独立的分析处理来实现。

·推荐系统
推荐系统可以通过电子商务网站向消费者提供产品信息和建议，如产品推荐、新闻推荐、视频推荐等，而实现推荐则需要依赖大数据，消费者在访问网站时，网站会存储海量的消费者访问信息，并基于大量的数据分析，记录和分析消费者的行为并建立模型，将该模型与数据库中的产品进行匹配后，才能完成推荐过程，为消费者推荐与其行为和爱好相符合的内容。

·搜索引擎系统
搜索引擎是非常常见的大数据系统。为了有效地完成互联网上海量信息的收集、分类和处理工作，搜索引擎系统大多基于集群架构搭建。搜索引擎系统的发展历程为大数据研究积累了宝贵的经验。

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