【摘 要】
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推荐系统的协同过滤（Collaborative filtering）算法是目前推荐系统应用最为广泛的推荐算法,然而,CF推荐算法的计算复杂度高,阻碍了其在大型系统中的应用.该文在一个云计算平台
【基金项目】
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山东省自然科学基金(ZR2013FL015);山东省研究生教育创新资助计划(SDYY12060);曲阜师范大学实验室开放基金(SK201718);国家级大学生创新创业训练计划(201710446111)
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推荐系统的协同过滤（Collaborative filtering）算法是目前推荐系统应用最为广泛的推荐算法,然而,CF推荐算法的计算复杂度高,阻碍了其在大型系统中的应用.该文在一个云计算平台即Hadoop上通过MapReduce生成同现矩阵和评分矩阵两非负矩阵,利用同现矩阵和评分矩阵相乘产生推荐结果,实现了基于项目的CF推荐算法.实验结果表明,该推荐算法可以有效地实现大规模数据的推荐,并解决了系统可扩展性问题.
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