賈麗飛

摘? 要：當(dāng)前環(huán)境下，電子商務(wù)迅速發(fā)展，這使得電子商務(wù)的信息結(jié)構(gòu)也越來(lái)越加的復(fù)雜多變。本研究將主要立足在云計(jì)算背景下電子商務(wù)推薦平臺(tái)構(gòu)建的相關(guān)內(nèi)容做出簡(jiǎn)要的分析，希望所得結(jié)果能夠引起大家的關(guān)注和重視，也希望本研究能夠?yàn)橄嚓P(guān)領(lǐng)域提供可行的參考。

關(guān)鍵詞：云計(jì)算;電子商務(wù);推薦平臺(tái)

引言：在當(dāng)前環(huán)境下，電子商務(wù)迅速發(fā)展，因?yàn)樾畔⒔Y(jié)構(gòu)和信息量的日益龐大，很多用戶都會(huì)在海量的商品信息之中迷失，而在這種情況下，商家也不能夠在海量的用戶信息當(dāng)中和用戶建立起持續(xù)有效的客戶關(guān)系。本研究將從以云計(jì)算為基礎(chǔ)的平臺(tái)上來(lái)進(jìn)行該方面問(wèn)題的探索，希望能夠以低成本的來(lái)實(shí)現(xiàn)高性能的計(jì)算，以便于更好地滿足我國(guó)電信行業(yè)動(dòng)態(tài)擴(kuò)展下的電子商務(wù)需求。

一、我國(guó)電信發(fā)展電子商務(wù)推薦所面臨的問(wèn)題

（一）對(duì)高性能計(jì)算有更高的需求。我國(guó)的電信電子商務(wù)平臺(tái)涉及到的技術(shù)系統(tǒng)比較廣泛，主要包括有EDC系統(tǒng)、MSS系統(tǒng)、OSS系統(tǒng)、EDI系統(tǒng)，而這些系統(tǒng)彼此之間都不能夠進(jìn)行有效聯(lián)系，它們都是相互獨(dú)立的系統(tǒng)，因此沒(méi)法做到資源共享，所以資源的利用率比較低。在電子商務(wù)背景下，其商品信息和用戶信息都是海量存在的，而且相互之間也都分布在各自獨(dú)立的系統(tǒng)當(dāng)中，因此為了更好地協(xié)調(diào)各個(gè)系統(tǒng)之間各個(gè)商品數(shù)據(jù)和用戶的關(guān)系，就需要構(gòu)建起高性能分布式的數(shù)據(jù)挖掘平臺(tái)。

（二）對(duì)可伸縮性有更高的需求。一般來(lái)說(shuō)，推薦系統(tǒng)所采用的分析人物具備兩種特性，一種是突發(fā)性，另一種是階段性[1]。如果時(shí)間窗口是特定的，那么就需要有很大數(shù)量的計(jì)算資源，最好能夠按需求對(duì)資源做出分配。關(guān)于電子商務(wù)來(lái)說(shuō)，其可以用來(lái)應(yīng)用的場(chǎng)景是非常復(fù)雜的，所以應(yīng)該采用的系統(tǒng)需要根據(jù)業(yè)務(wù)形態(tài)的不同需求來(lái)進(jìn)行搭配，這樣就能夠搭配出不同的推薦類型。

（三）對(duì)混合型推薦有更高的需求。我國(guó)的電信商品資源在目前來(lái)說(shuō)還沒(méi)有獲得足夠多的用戶評(píng)價(jià)，所以說(shuō)，在現(xiàn)階段存在著數(shù)據(jù)悉數(shù)問(wèn)題和冷開(kāi)始問(wèn)題[2]?；诖?，在系統(tǒng)的選擇上不能夠單純地采用協(xié)同過(guò)濾的技術(shù)，筆者建議在技術(shù)的采用上最好將內(nèi)容過(guò)濾技術(shù)納入其中。在對(duì)推薦模型進(jìn)行設(shè)置的時(shí)候應(yīng)該對(duì)用戶位置、訪問(wèn)日志以及賬單等業(yè)務(wù)信息做出必要的處理，比如數(shù)據(jù)的挖掘等，這樣能夠更好地提高推薦的質(zhì)量。

（四）對(duì)復(fù)雜數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)分析的有更高的需求。在當(dāng)前的網(wǎng)絡(luò)環(huán)境下，商品的用戶數(shù)量和商品數(shù)量也在不斷地增長(zhǎng)。很多數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)都變得越來(lái)越復(fù)雜，特別是號(hào)碼百事通和網(wǎng)上營(yíng)業(yè)廳等的數(shù)據(jù)應(yīng)用越來(lái)越多，這是因?yàn)楫a(chǎn)品的更新和變化越來(lái)越快?；谶@種情況，其產(chǎn)品和產(chǎn)品的更新?lián)Q代也越來(lái)越快，這就導(dǎo)致產(chǎn)品與產(chǎn)品之間的直接關(guān)注度也逐漸降低。所以，在這種情況下，我們?cè)诮ㄔ焱扑]模型的時(shí)候，最好要圍繞著用戶信息的構(gòu)建狀態(tài)擴(kuò)展來(lái)進(jìn)行，最好在這個(gè)時(shí)候，對(duì)動(dòng)態(tài)擴(kuò)展為基準(zhǔn)的云計(jì)算平臺(tái)做出海量數(shù)據(jù)的挖掘。

二、云計(jì)算背景下電子商務(wù)推薦平臺(tái)的構(gòu)建研究

（一）分布式的文件系統(tǒng)層構(gòu)建。筆者認(rèn)為，為了更好地實(shí)現(xiàn)云計(jì)算背景下電子商務(wù)推薦平臺(tái)的構(gòu)建，可以采用Hadoop

HDFS的分布式數(shù)據(jù)文件的存貯功能，我們可以在多臺(tái)計(jì)算機(jī)集群上將海量的存儲(chǔ)數(shù)據(jù)進(jìn)行分部存貯，再把其文件進(jìn)行分塊存貯，這樣就能夠進(jìn)行分塊復(fù)制，可以有效地實(shí)現(xiàn)容錯(cuò)處理[3]。HDFS通過(guò)一個(gè)管理節(jié)點(diǎn)和多個(gè)數(shù)據(jù)節(jié)點(diǎn)來(lái)組成的，其中其中心管理服務(wù)器是管理節(jié)點(diǎn)，主要任務(wù)是對(duì)文件系統(tǒng)的名字進(jìn)行管理，可以有效限制用戶空間和用戶客戶端的文件訪問(wèn)權(quán)限。舉例子來(lái)說(shuō)，可以對(duì)系統(tǒng)的關(guān)閉打開(kāi)以及系統(tǒng)重命名文件以及名錄文件進(jìn)行元數(shù)據(jù)的收集和處理，在這個(gè)系統(tǒng)的集群當(dāng)中，每一個(gè)數(shù)據(jù)節(jié)點(diǎn)都對(duì)應(yīng)配備一個(gè)節(jié)點(diǎn)，這個(gè)節(jié)點(diǎn)的主要任務(wù)就是對(duì)本節(jié)點(diǎn)上的數(shù)據(jù)存儲(chǔ)進(jìn)行管理。除此之外，還可以對(duì)客戶的讀寫請(qǐng)求做出處理，以便于更好地創(chuàng)建數(shù)據(jù)模塊，對(duì)于一些內(nèi)容也可以做出刪除。從系統(tǒng)內(nèi)部做出分析，一個(gè)文件可以劃分成為多個(gè)數(shù)據(jù)塊，并將所有的數(shù)據(jù)塊都存儲(chǔ)在同一組數(shù)據(jù)節(jié)點(diǎn)上。

（二）構(gòu)建起分布式計(jì)算層。在這里可以采用MapReduce來(lái)當(dāng)作分布式系統(tǒng)模塊，可以在此模塊的基礎(chǔ)上運(yùn)行計(jì)算模型。在具體運(yùn)行過(guò)程中，需要將一個(gè)大型的任務(wù)進(jìn)行劃分，劃分為很多的細(xì)粒度的子任務(wù)，而這些子任務(wù)的分布式是運(yùn)行在多個(gè)節(jié)點(diǎn)上的，這樣更方便進(jìn)行計(jì)算和調(diào)度，以便于更好地在云平臺(tái)上獲得更多的更加海量的海量數(shù)據(jù)處理能力。在本系統(tǒng)運(yùn)行當(dāng)中，MAP和REDUCE的操作被執(zhí)行為包裹任務(wù)。其主要的目的就是在每一個(gè)Hadoop集群節(jié)點(diǎn)上將任務(wù)執(zhí)行的軟件做出安排，而這個(gè)軟件我們將其稱之為TaskTracker，需要將這個(gè)軟件安置在每一個(gè)計(jì)算節(jié)點(diǎn)之上。而它的任務(wù)就是對(duì)該集群范圍之內(nèi)的調(diào)度作業(yè)和任務(wù)的執(zhí)行軟件進(jìn)行部署，我們將其稱之為

JobTrackre，但是之前我們必須在Hadoop當(dāng)中選擇出相對(duì)獨(dú)立的機(jī)器進(jìn)行部署。

結(jié)語(yǔ)：本研究當(dāng)中，筆者主要針對(duì)云計(jì)算背景下電子商務(wù)推薦平臺(tái)構(gòu)建方面的相關(guān)內(nèi)容做出簡(jiǎn)要分闡述，文中筆者也簡(jiǎn)單地談了自己的看法。筆者認(rèn)為要想更好地構(gòu)建起云計(jì)算背景下的電子商務(wù)推薦平臺(tái)，我們還需要對(duì)云計(jì)算的中間件進(jìn)行整合和處理，以此擴(kuò)展其相關(guān)的功能，最終促進(jìn)我國(guó)電子商務(wù)事業(yè)的發(fā)展。

參考文獻(xiàn)：

[1] 多雪松，張晶，高強(qiáng).基于Hadoop的海量數(shù)據(jù)管理系統(tǒng)[J].微計(jì)算機(jī)信息.2010，15（13）：658-659.

[2] 張敏，陳云海，林立宇.電信運(yùn)營(yíng)商云計(jì)算數(shù)據(jù)中心的構(gòu)建分析[J].電信技術(shù)，2012，32（06）：25-26.