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针对协同过滤（CF）推荐技术处理大数据时的计算效率问题,分析了CF算法的并行化。并行化CF算法采用Hadoop平台的Map Reduce并行编程模型,改善大数据环境下CF算法在单机运行时的计算性能。在实验部分,设计不同集群环境下的加速比实验,验证该算法在大数据环境中具有的计算性能。
基于Hadoop的协同过滤推荐并行化研究
【摘 要】
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针对协同过滤（CF）推荐技术处理大数据时的计算效率问题,分析了CF算法的并行化。并行化CF算法采用Hadoop平台的Map Reduce并行编程模型,改善大数据环境下CF算法在单机运行时的计
【机 构】
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南京审计大学信息化办公室
【出 处】
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计算机时代
【发表日期】
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2016年5期
【基金项目】
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江苏省审计信息工程重点实验室课题“基于qos的信息系统绩效审计试验方法研究”（AIE201206）
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