服务推荐

电子商务领域的推荐系统，通过分析用户行为，精准推荐满足用户需求的信息，帮助用户快速便捷地获取感兴趣的商品。此外，推荐系统还能提高用户忠诚度，建立稳定的客户群体，为电商网站带来可观的效益。

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4.4 系统服务器需求评估 本系统每月采集数据约为 59 TB。服务器计算需求详见表3，计算结果表明系统共需 18台服务器。 4.5 系统拓扑结构 本系统采用 吉比特网络 接入 Hadoop 平台，各节点配置 4端口吉比特，接入到两台冗余的交换机，以 网卡聚合 提升网络安全性和稳定性。多台应用服务器的负载均衡由 DCN 接入层 的负载均衡器提供支持，拓扑结构如图2所示。 5 用户行为分析模型设计与应用 5.1 用户行为分析模型设计思路 本系统将原用于计费的数据深度挖掘，提取用户行为属性，构建包含以下六类的用户行为模式： 规律性 平均通话间隔（average inter-call time

《实用推荐系统》经过亲测，在2019年仍能正常使用。

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