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传统的基于项目相似度的协同过滤算法在处理大数据集时会出现延迟过长及效率不高等问题。本文基于Hadoop分布式框架及Spark分布式并行编程模型,设计了一个高效的基于项目相似度的协同过滤算法。经实验验证,文章算法具有很好的可扩放性及很好的推荐精度。
基于Spark技术的协同过滤推荐算法的可扩放性研究
【摘 要】
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传统的基于项目相似度的协同过滤算法在处理大数据集时会出现延迟过长及效率不高等问题。本文基于Hadoop分布式框架及Spark分布式并行编程模型,设计了一个高效的基于项目相似
【机 构】
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曲阜师范大学信息科学与工程学院;
【出 处】
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电子技术
【发表日期】
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2004年期
【基金项目】
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山东省自然科学基金(ZR2013FL015);山东省研究生教育创新资助计划(SDYY12060)
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