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摘 要：当前环境下，电子商务迅速发展，这使得电子商务的信息结构也越来越加的复杂多变。本研究将主要立足在云计算背景下电子商务推荐平台构建的相关内容做出简要的分析，希望所得结果能够引起大家的关注和重视，也希望本研究能够为相关领域提供可行的参考。
关键词：云计算;电子商务;推荐平台
引言：在当前环境下，电子商务迅速发展，因为信息结构和信息量的日益庞大，很多用户都会在海量的商品信息之中迷失，而在这种情况下，商家也不能够在海量的用户信息当中和用户建立起持续有效的客户关系。本研究将从以云计算为基础的平台上来进行该方面问题的探索，希望能够以低成本的来实现高性能的计算，以便于更好地满足我国电信行业动态扩展下的电子商务需求。
一、我国电信发展电子商务推荐所面临的问题
（一）对高性能计算有更高的需求。我国的电信电子商务平台涉及到的技术系统比较广泛，主要包括有EDC系统、MSS系统、OSS系统、EDI系统，而这些系统彼此之间都不能够进行有效联系，它们都是相互独立的系统，因此没法做到资源共享，所以资源的利用率比较低。在电子商务背景下，其商品信息和用户信息都是海量存在的，而且相互之间也都分布在各自独立的系统当中，因此为了更好地协调各个系统之间各个商品数据和用户的关系，就需要构建起高性能分布式的数据挖掘平台。
（二）对可伸缩性有更高的需求。一般来说，推荐系统所采用的分析人物具备两种特性，一种是突发性，另一种是阶段性[1]。如果时间窗口是特定的，那么就需要有很大数量的计算资源，最好能够按需求对资源做出分配。关于电子商务来说，其可以用来应用的场景是非常复杂的，所以应该采用的系统需要根据业务形态的不同需求来进行搭配，这样就能够搭配出不同的推荐类型。
（三）对混合型推荐有更高的需求。我国的电信商品资源在目前来说还没有获得足够多的用户评价，所以说，在现阶段存在着数据悉数问题和冷开始问题[2]。基于此，在系统的选择上不能够单纯地采用协同过滤的技术，笔者建议在技术的采用上最好将内容过滤技术纳入其中。在对推荐模型进行设置的时候应该对用户位置、访问日志以及账单等业务信息做出必要的处理，比如数据的挖掘等，这样能够更好地提高推荐的质量。
（四）对复杂数据结构分析的有更高的需求。在当前的网络环境下，商品的用户数量和商品数量也在不断地增长。很多数据结构都变得越来越复杂，特别是号码百事通和网上营业厅等的数据应用越来越多，这是因为产品的更新和变化越来越快。基于这种情况，其产品和产品的更新换代也越来越快，这就导致產品与产品之间的直接关注度也逐渐降低。所以，在这种情况下，我们在建造推荐模型的时候，最好要围绕着用户信息的构建状态扩展来进行，最好在这个时候，对动态扩展为基准的云计算平台做出海量数据的挖掘。
二、云计算背景下电子商务推荐平台的构建研究
（一）分布式的文件系统层构建。笔者认为，为了更好地实现云计算背景下电子商务推荐平台的构建，可以采用Hadoop
HDFS的分布式数据文件的存贮功能，我们可以在多台计算机集群上将海量的存储数据进行分部存贮，再把其文件进行分块存贮，这样就能够进行分块复制，可以有效地实现容错处理[3]。HDFS通过一个管理节点和多个数据节点来组成的，其中其中心管理服务器是管理节点，主要任务是对文件系统的名字进行管理，可以有效限制用户空间和用户客户端的文件访问权限。举例子来说，可以对系统的关闭打开以及系统重命名文件以及名录文件进行元数据的收集和处理，在这个系统的集群当中，每一个数据节点都对应配备一个节点，这个节点的主要任务就是对本节点上的数据存储进行管理。除此之外，还可以对客户的读写请求做出处理，以便于更好地创建数据模块，对于一些内容也可以做出删除。从系统内部做出分析，一个文件可以划分成为多个数据块，并将所有的数据块都存储在同一组数据节点上。
（二）构建起分布式计算层。在这里可以采用MapReduce来当作分布式系统模块，可以在此模块的基础上运行计算模型。在具体运行过程中，需要将一个大型的任务进行划分，划分为很多的细粒度的子任务，而这些子任务的分布式是运行在多个节点上的，这样更方便进行计算和调度，以便于更好地在云平台上获得更多的更加海量的海量数据处理能力。在本系统运行当中，MAP和REDUCE的操作被执行为包裹任务。其主要的目的就是在每一个Hadoop集群节点上将任务执行的软件做出安排，而这个软件我们将其称之为TaskTracker，需要将这个软件安置在每一个计算节点之上。而它的任务就是对该集群范围之内的调度作业和任务的执行软件进行部署，我们将其称之为
JobTrackre，但是之前我们必须在Hadoop当中选择出相对独立的机器进行部署。
结语：本研究当中，笔者主要针对云计算背景下电子商务推荐平台构建方面的相关内容做出简要分阐述，文中笔者也简单地谈了自己的看法。笔者认为要想更好地构建起云计算背景下的电子商务推荐平台，我们还需要对云计算的中间件进行整合和处理，以此扩展其相关的功能，最终促进我国电子商务事业的发展。
参考文献：
[1] 多雪松，张晶，高强.基于Hadoop的海量数据管理系统[J].微计算机信息.2010，15（13）：658-659.
[2] 张敏，陈云海，林立宇.电信运营商云计算数据中心的构建分析[J].电信技术，2012，32（06）：25-26.
关键词：云计算;电子商务;推荐平台
引言：在当前环境下，电子商务迅速发展，因为信息结构和信息量的日益庞大，很多用户都会在海量的商品信息之中迷失，而在这种情况下，商家也不能够在海量的用户信息当中和用户建立起持续有效的客户关系。本研究将从以云计算为基础的平台上来进行该方面问题的探索，希望能够以低成本的来实现高性能的计算，以便于更好地满足我国电信行业动态扩展下的电子商务需求。
一、我国电信发展电子商务推荐所面临的问题
（一）对高性能计算有更高的需求。我国的电信电子商务平台涉及到的技术系统比较广泛，主要包括有EDC系统、MSS系统、OSS系统、EDI系统，而这些系统彼此之间都不能够进行有效联系，它们都是相互独立的系统，因此没法做到资源共享，所以资源的利用率比较低。在电子商务背景下，其商品信息和用户信息都是海量存在的，而且相互之间也都分布在各自独立的系统当中，因此为了更好地协调各个系统之间各个商品数据和用户的关系，就需要构建起高性能分布式的数据挖掘平台。
（二）对可伸缩性有更高的需求。一般来说，推荐系统所采用的分析人物具备两种特性，一种是突发性，另一种是阶段性[1]。如果时间窗口是特定的，那么就需要有很大数量的计算资源，最好能够按需求对资源做出分配。关于电子商务来说，其可以用来应用的场景是非常复杂的，所以应该采用的系统需要根据业务形态的不同需求来进行搭配，这样就能够搭配出不同的推荐类型。
（三）对混合型推荐有更高的需求。我国的电信商品资源在目前来说还没有获得足够多的用户评价，所以说，在现阶段存在着数据悉数问题和冷开始问题[2]。基于此，在系统的选择上不能够单纯地采用协同过滤的技术，笔者建议在技术的采用上最好将内容过滤技术纳入其中。在对推荐模型进行设置的时候应该对用户位置、访问日志以及账单等业务信息做出必要的处理，比如数据的挖掘等，这样能够更好地提高推荐的质量。
（四）对复杂数据结构分析的有更高的需求。在当前的网络环境下，商品的用户数量和商品数量也在不断地增长。很多数据结构都变得越来越复杂，特别是号码百事通和网上营业厅等的数据应用越来越多，这是因为产品的更新和变化越来越快。基于这种情况，其产品和产品的更新换代也越来越快，这就导致產品与产品之间的直接关注度也逐渐降低。所以，在这种情况下，我们在建造推荐模型的时候，最好要围绕着用户信息的构建状态扩展来进行，最好在这个时候，对动态扩展为基准的云计算平台做出海量数据的挖掘。
二、云计算背景下电子商务推荐平台的构建研究
（一）分布式的文件系统层构建。笔者认为，为了更好地实现云计算背景下电子商务推荐平台的构建，可以采用Hadoop
HDFS的分布式数据文件的存贮功能，我们可以在多台计算机集群上将海量的存储数据进行分部存贮，再把其文件进行分块存贮，这样就能够进行分块复制，可以有效地实现容错处理[3]。HDFS通过一个管理节点和多个数据节点来组成的，其中其中心管理服务器是管理节点，主要任务是对文件系统的名字进行管理，可以有效限制用户空间和用户客户端的文件访问权限。举例子来说，可以对系统的关闭打开以及系统重命名文件以及名录文件进行元数据的收集和处理，在这个系统的集群当中，每一个数据节点都对应配备一个节点，这个节点的主要任务就是对本节点上的数据存储进行管理。除此之外，还可以对客户的读写请求做出处理，以便于更好地创建数据模块，对于一些内容也可以做出删除。从系统内部做出分析，一个文件可以划分成为多个数据块，并将所有的数据块都存储在同一组数据节点上。
（二）构建起分布式计算层。在这里可以采用MapReduce来当作分布式系统模块，可以在此模块的基础上运行计算模型。在具体运行过程中，需要将一个大型的任务进行划分，划分为很多的细粒度的子任务，而这些子任务的分布式是运行在多个节点上的，这样更方便进行计算和调度，以便于更好地在云平台上获得更多的更加海量的海量数据处理能力。在本系统运行当中，MAP和REDUCE的操作被执行为包裹任务。其主要的目的就是在每一个Hadoop集群节点上将任务执行的软件做出安排，而这个软件我们将其称之为TaskTracker，需要将这个软件安置在每一个计算节点之上。而它的任务就是对该集群范围之内的调度作业和任务的执行软件进行部署，我们将其称之为
JobTrackre，但是之前我们必须在Hadoop当中选择出相对独立的机器进行部署。
结语：本研究当中，笔者主要针对云计算背景下电子商务推荐平台构建方面的相关内容做出简要分阐述，文中笔者也简单地谈了自己的看法。笔者认为要想更好地构建起云计算背景下的电子商务推荐平台，我们还需要对云计算的中间件进行整合和处理，以此扩展其相关的功能，最终促进我国电子商务事业的发展。
参考文献：
[1] 多雪松，张晶，高强.基于Hadoop的海量数据管理系统[J].微计算机信息.2010，15（13）：658-659.
[2] 张敏，陈云海，林立宇.电信运营商云计算数据中心的构建分析[J].电信技术，2012，32（06）：25-26.