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随着二十一世纪互联网和信息技术的高速发展,技术论坛成为人们获取计算机专业知识的关键平台。人们通过技术论坛发表自己的原创文......
目前,推荐系统面临着可扩展性差、数据稀疏性、冷启动、低效率、忽略评论信息等问题。本文针对这些问题提出融合评分和评论的推荐......
本文利用Spark MLlib的ALS算法对某母婴连锁销售数据进行分析和挖掘,发现相似用户的偏好信息,产生对目标用户的推荐信息,为该母婴......
近年来,各类视频应用上内容越来越丰富,页面上与当前用户无关的内容也越来越多。因此,市面上出现了多种不同的推荐算法来进行内容......
随着大数据的发展,传统的推荐系统和基于Hadoop平台的推荐系统在计算能力和实时性上存在一定的缺陷。阐述Spark框架,简述协同过滤......
目前,经过国内外专家和学者长时间的应用与研究,协同过滤推荐算法的优势日益明显,并且逐步成为推荐系统的主流算法。新兴的计算框......
Hadoop大数据平台上可以搭建Yarn,Mahout,Storm,Graph Lab等框架,其提供了大数据的各种处理能力。但它们各自按自己的机制工作,整......
为了克服基于测距的水下定位算法以及距离无关的水下定位算法定位精度的不足,通过网络密度自适应、迭代定位和重定位、周期性更新......
基于矩阵分解的协同过滤算法是近几年提出的一种协同过滤推荐技术，但其每项预测评分的计算都要综合大量评分数据，同时在计算时还需要......
随着大数据时代的来临，用户面对互联网上庞杂的信息会显得茫然失措，推荐系统能够智能的找到用户的兴趣和需求，及时的将用户想要的信息......
