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发表于 2015年10月04日
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[期刊]基于Hadoop的改进协同过滤算法研究

基于Hadoop的改进协同过滤算法研究

田保军张超苏依拉刘利民

协同过滤算法是个性化推荐系统中一种常用算法，但实际应用时还存在着数据稀疏性，用户兴趣变化和扩展性等问题。针对稀疏性问题，采用预测评分策略填充原始矩阵，减小稀疏性对算法精度的影响。针对用户兴趣动态变化问题，把时间因素的影响考虑进去，改变不同时刻评分的权重，解决对用户兴趣更新不及时所导致的推荐结果不够全面、准确的问题。针对算法在面临大数据处理时的扩展性问题，将改进后的算法移植到云平台，利用Hadoop在分布式计算、存储等方面的优势解决。实验结果证明，改进后的算法对上述算法得到较好的解决。

基于Hadoop的改进协同过滤算法研究

正文到此结束

所属分类：编程技术

本文标签： 数据 Hadoop 云时间大数据
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