【摘 要】
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为了改善在大数据环境下协同过滤推荐算法的性能问题,通过Hadoop平台下的MapReduce编程模型,提出一种基于改进K-means聚类的协同过滤推荐算法。在分布式环境下对高维数据采用
【机 构】
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西安邮电大学物联网与两化融合研究院
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为了改善在大数据环境下协同过滤推荐算法的性能问题,通过Hadoop平台下的MapReduce编程模型,提出一种基于改进K-means聚类的协同过滤推荐算法。在分布式环境下对高维数据采用矩阵分解进行预处理,改善数据稀疏性之后构建改进聚类模型,再利用聚类模型结合协同过滤算法形成推荐候选空间完成推荐。经实验验证,该方法不仅提升了算法的运行速率以及推荐精度,而且能够有效解决数据的稀疏性和算法的可扩展性问题。
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