【摘 要】
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传统的协同过滤推荐技术在大数据环境下存在一定的不足。针对该问题,提出了一种基于云计算技术的个性化推荐方法:将大数据集和推荐计算分解到多台计算机上并行处理。在对经典
【机 构】
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三江学院软件学院,三江学院计算机科学与工程学院,东南大学计算机科学与工程学院,易立方教育科技有限公司
【基金项目】
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横向课题“智能英语语言训练系统”;江苏省电力公司科技项目(No.J2014057);江苏省高等学校软件服务外包类专业嵌入式人才培养项目(苏教高函[2014]8号);江苏省卓越工程师(软件类)计划试点专业项目(苏教高函[2012]17号);三江大学本科工程二期项目(No.J14001)
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传统的协同过滤推荐技术在大数据环境下存在一定的不足。针对该问题,提出了一种基于云计算技术的个性化推荐方法:将大数据集和推荐计算分解到多台计算机上并行处理。在对经典Item CF算法Map Reduce化后,建立了一个基于Hadoop开源框架的并行推荐引擎,并通过在已商用的英语训练平台上进行学习推荐工作验证了该系统的有效性。实验结果表明,在集群中使用云计算技术处理海量数据,可以大大提高推荐系统的可扩展性。
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