基于Hadoop平臺(tái)的圖書推薦方法研究
關(guān)鍵詞：hadoop系統(tǒng) 混合推薦 并行計(jì)算 圖書推薦
摘要：考慮到大數(shù)據(jù)環(huán)境下傳統(tǒng)的單機(jī)推薦算法無法高速有效地處理大規(guī)模的數(shù)據(jù),為了提高圖書推薦算法性能和解決圖書推薦系統(tǒng)可擴(kuò)展性的問題,通過Hadoop平臺(tái)下的MapReduce編程模型,提出一種分布式加權(quán)型混合推薦算法。在分布式環(huán)境下采用基于矩陣分解的協(xié)同過濾推薦算法,改善數(shù)據(jù)稀疏性,然后將聚類模型結(jié)合矩陣分解算法,解決讀者數(shù)據(jù)冷啟動(dòng)問題。在Hadoop上實(shí)現(xiàn)該算法不僅提升了算法的運(yùn)行速率,而且能夠有效解決算法的可擴(kuò)展性問題。
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