【摘 要】
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针对基于项目与基于用户两种传统协同过滤算法的不足,文中结合基于用户以及基于项目的两种传统协同过滤算法,并加以合理改进,提出了一种新型的混合型并行推荐算法。通过对新
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目（41271387）, 西安市科技计划基金资助项目（SF1228-3）
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针对基于项目与基于用户两种传统协同过滤算法的不足,文中结合基于用户以及基于项目的两种传统协同过滤算法,并加以合理改进,提出了一种新型的混合型并行推荐算法。通过对新算法MapReduce编译,使新算法能够在Hadoop云平台下顺利运行。在可以利用以基于用户的方法为基础划定出定量的邻居范围,保证了推荐的个性化,同时,利用基于项目的协同过滤算法进行推荐,最终根据综合因素调整评分预测方法得出符合实际的推荐结果。实验结果表明,在数据量相对较大时新算法不仅在处理速度上表现更加优越,而且明显提高了推荐精确度。同时文中将
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