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[PDF]云计算环境下协同过滤推荐算法研究

[日期:2015-04-06] 来源:CNKI  作者: 燕存 [字体: ]

云计算环境下协同过滤推荐算法研究

南京师范大学  燕存

本文的主要研究成果如下:1.提出了基于项目的并行协同过滤推荐算法PIB-CF。该算法通过Map/Reduce编程模型,设计高效的并行算法,将推荐中计算密集过程分散到各个Hadoop数据处理节点。利用并行计算的优势,提高推荐速度。实验结果表明PIB-CF算法比已有的并行算法运行时间更少,可扩展性好。2.提出了基于协同过滤与项目内容的混合推荐算法HR-CFIC.基于项目协同过滤算法通过发掘项目之间的购买模式,推荐相关联的项目。基于项目内容的推荐通过项目的内容属性,计算得到内容相似的项目。这种外在固有属性联系反映了项目间的属性相似性。HR-CFIC算法结合两种推荐的优点。实验结果表明HR-CFIC算法具有较高的推荐精度,可以有效地解决冷启动问题。


云计算环境下协同过滤推荐算法研究

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