【摘 要】
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随着用户数量与数据体量的飞速增长,传统基于相似性矩阵构造的协同过滤算法求解效率低下。针对这一问题,提出一种基于MapReduce框架下的并行相似矩阵构造算法。依据基于改进
【机 构】
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湖南信息学院电子信息学院,广东外语外贸大学信息科学与技术学院
【基金项目】
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国家自然科学基金项目(61572145)。
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随着用户数量与数据体量的飞速增长,传统基于相似性矩阵构造的协同过滤算法求解效率低下。针对这一问题,提出一种基于MapReduce框架下的并行相似矩阵构造算法。依据基于改进的局部敏感哈希(locality sensitive Hashing,LSH)算法将项目集合划分为不相交的组,基于MapReduce框架进行组内部相似度和组间相似度计算,采用MovieLens数据集进行算例实验对比。实验结果表明,与传统串行和两轮次MapReduce构造方法相比,在相同的实验条件下,所提方法的平均执行时间分别节约26.4%
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