【摘 要】
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提出并行Slope One算法PSL,并展示了它的Map-Reduce计算模型实现。PSL有效地克服了(1)原Slope One算法空间复杂度过高,单机无法存储其中间文件的缺点;(2)计算代价高,通常只能
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提出并行Slope One算法PSL,并展示了它的Map-Reduce计算模型实现。PSL有效地克服了(1)原Slope One算法空间复杂度过高,单机无法存储其中间文件的缺点;(2)计算代价高,通常只能使用在小规模数据上的不足。并且此算法:(1)能够进行增量计算,实现准实时的用户推荐,(2)可以运行在成本低廉的集群上,不仅具有学术意义,更具商业价值。采用了Net-flix Prize真实数据进行实验,结果表明,PSL可以应用在真实的大规模数据之上,并且具有良好的容错性和伸缩性。
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