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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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