标签: 海量数据

在移动互联网发展快速的今天，数据是最宝贵的资源之一，如何利用海量数据完成特定应用。本文基于数据挖掘技术实现网络用户兴趣分类为用户提供特定服务，设定合理的用户兴趣模型确保个性化服务优劣的核心。提出一种基于HITS算法通过用户访问量实现兴趣分类的策略，通过网络数据采集、模型分析完成对兴趣数据的处理，得出了HITS在用户兴趣分类方面有较大的优势。

随着计算机信息处理系统的迅速发展，传统的计算机数据处理能力已不能为如今海量的数据处理提供快速，简捷，高效的数据分析处理。针对这一问题，文中提出了并行数据库的海量数据分析处理方法，该方法详细对比了MapReduce和并行数据库技术，然后确定选用并行数据库的方法来处理海量数据。最后在该方法的基础之上，提出了从数据读取到数据处理的整个算法流程，该算法大幅缩短了海量数据处理的时间，使得数据处理更加高效，在未来的发展中有较强的实用价值。