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mapreduce 的混合推荐算法及应用
26 4 计算机技术与发展 Vol. 26 No. 4
第 卷 第 期
2016 4 Apr. 2016
年 月 COMPUTER TECHNOLOGY AND DEVELOPMENT
基于MapReduce 的混合推荐算法及应用
, ,
李 程 曹 菡 师 军
( , 7 10 119)
陕西师范大学计算机科学学院 陕西西安
: ,
摘 要 针对基于项目与基于用户两种传统协同过滤算法的不足 文中结合基于用户以及基于项目的两种传统协同过滤
, , 。 MapReduce , Hadoop
算法 并加以合理改进 提出了一种新型的混合型并行推荐算法 通过对新算法 编译 使新算法能够在
。 , , ,
云平台下顺利运行 在可以利用以基于用户的方法为基础划定出定量的邻居范围 保证了推荐的个性化 同时 利用基于
, 。 ,
项目的协同过滤算法进行推荐 最终根据综合因素调整评分预测方法得出符合实际的推荐结果 实验结果表明 在数据
, 。
量相对较大时新算法不仅在处理速度上表现更加优越 而且明显提高了推荐精确度 同时文中将该算法应用在西安本土
, , 。
旅游推荐服务上 针对西安市几大景点进行推荐 使新算法的准确性在实际应用中得到验证
:MapReduce ;Hadoop ; ;
关键词 混合推荐算法 云计算
中图分类号:TP311 文献标识码:A 文章编号:1673 - 629X (2016)04 - 0074 - 04
doi :10 . 3969 /j . issn. 1673 - 629X . 2016 . 04 . 016
Hybrid Recommendation Algorithm Based on MapReduce
and Its Application
LI Cheng ,CAO Han ,SHI Jun
(School of Computer Science ,Shaanxi Normal University ,Xi ’an 7 10119 ,China)
Abstract :For the shortcomings of traditional project - based and user - based collabo
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