【摘 要】
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协同过滤(CF)算法在很多推荐系统中得到了广泛的应用.然而,CF推荐算法的计算复杂度高,阻碍了它们在大型系统中的应用.在本文中,我们在一个云计算平台即Hadoop上实现了基于用
【机 构】
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曲阜师范大学信息科学与工程学院 山东省日照市276826
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协同过滤(CF)算法在很多推荐系统中得到了广泛的应用.然而,CF推荐算法的计算复杂度高,阻碍了它们在大型系统中的应用.在本文中,我们在一个云计算平台即Hadoop上实现了基于用户的CF算法,解决了CF的可扩展性问题.一个简单的方法,根据两个基本原则,即用户分成组,对映射器数进行整齐的布局,以克服映射器和分区任务的初始化,使得所有处理器同时完成任务.实验结果表明,运行在Hadoop上的基于用户的协同过滤推荐算法能实现线性加速,并解决了系统可扩展性.
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