基于大数据分析挖掘的地质文献推荐方法研究  

Basics big date analysis analytic excavation geology reference recommendation method research

作　　者：张戈一 胡博然 常力恒 朱月琴[2,3] 吕鹏飞[5,6] 

机构地区：[1]中国矿业大学(北京),北京100083 [2]国土资源部地质信息技术重点实验室,北京100037 [3]中国地质调查局发展研究中心,北京100037 [4]中国地质大学(北京),北京100083 [5]中国地质图书馆,北京100083 [6]中国科学院大学,北京100049

出　　处：《中国矿业》2017年第9期92-97,共6页China Mining Magazine

基　　金：国土资源部公益性行业科研专项项目资助(编号:201511079)

摘　　要：地质图书馆书籍多,数据资料庞大,然而却存在数据资料增长过快和难以发现读者兴趣点的问题。实现高效的图书馆借阅数据挖掘分析与推荐,是提高效率的重要手段。为此本文提出了基于大数据地质文献分析挖掘平台,包括聚类分析,中文分词,推荐系统,关联分析功能,再通过Hadoop集群多节点进行推荐,从而提高了工作的效率。Geological library has a large number of books and data are huge.It is difficult to solve that data grows too fast and it is difficult to find the reader＇s point.To achieve efficient library borrowing data mining analysis and recommendation,is an important means to improve efficiency.For this reason,this paper puts forward a large-scale data mining platform,including clustering analysis,Chinese word segmentation,recommendation system,correlation analysis function,and then through hadoop cluster multi-node recommendation,thus improving the efficiency of the work.

关 键 词：大数据技术 分词技术 推荐系统 并行计算 

分 类 号：P208[天文地球—地图制图学与地理信息工程]