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基于协同过滤技术的个性化微博推荐及在Spark中的实现
【摘 要】
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随着互联网技术快速发展,信息规模呈现指数级别增长,直接引发了大数据信息革命,进入大数据时代。如何在如此海量的大数据环境下进行数据提取与挖掘,获取自己感兴趣的信息是大数据时代迫切需要解决的难题。本文将从两方面入手进行课题研究,既注重理论研究,也关注实际应用场景。推荐算法是解决大数据环境中物品推荐的重要方式。传统推荐算法都是基于用户-物品的特性进行协同过滤计算,缺乏环境因素、时间因素等其他因素的考虑,
【出 处】
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华侨大学
【发表日期】
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2020年01期
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