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[期刊]Item-Based并行协同过滤推荐算法的设计与实现

[日期:2014-07-28] 来源:南京师大学报  作者:燕存 吉根林 [字体: ]

Item-Based并行协同过滤推荐算法的设计与实现

燕存 吉根林

基于协同过滤的推荐已成为推荐系统中广泛采用的推荐技术.由于应用中用户数目和商品条目的日益增长,在计算相似度和计算预测时,单机集中式计算已不能满足推荐系统实时性和可扩展性的要求.针对这一问题,设计并实现了Item-Based并行协同过滤推荐算法.该算法采用Hadoop的MapReduce与HDFS架构,可分为Map与Reduce两个过程.通过在Map和Reduce节点上的并行处理可提高算法的执行效率.实验结果表明,该算法可明显减少推荐时间,提高推荐实时性,获得良好的可扩展性.


Item-Based并行协同过滤推荐算法的设计与实现

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