【摘 要】
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用OpenCL语言标准设计并实现了推荐系统领域的两种经典算法：交替最小二乘法（Alternating Least Squares,ALS）与循环坐标下降法（Cyclic Coordinate Descent,CCD）。将其应用到CPU,GP
【基金项目】
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国家自然科学基金项目(61170049,61402488,61502514,61602501);国家863项目(2015AA01A301)资助
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用OpenCL语言标准设计并实现了推荐系统领域的两种经典算法：交替最小二乘法（Alternating Least Squares,ALS）与循环坐标下降法（Cyclic Coordinate Descent,CCD）。将其应用到CPU,GPU,MIC多核与众核平台上,探索了在该平台上影响算法性能的因子：潜在特征维数与线程个数。同时,将OpenCL实现的两种算法与CUDA和OpenMP的实现进行比较,得出了一系列结论。在同等条件下,与ALS算法相比,CCD算法的精度更高,收敛速度更快且更稳定,但所耗时间更长
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