论文部分内容阅读
为了解决传统推荐算法在面临海量数据时出现的内存与速度问题,文章通过对二部图推荐算法进行系统分析,提出MapReduce的加权二部图推荐算法,并将其部署在由4台机器组成的hadoop集群上进行测试.在数据集MovieLens上的实验表明,该算法较好解决了传统推荐算法遇到的瓶颈问题,具有较好的加速比和良好的扩展性.