【摘 要】
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在针对大数据的迅速增长,为了改善协同过滤算法的推荐效率,使得推荐精度越来越高,提出基于Hadoop平台的协同过滤并行化算法,将传统的基于用户的协同过滤在Hadoop平台下进行Ma
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在针对大数据的迅速增长,为了改善协同过滤算法的推荐效率,使得推荐精度越来越高,提出基于Hadoop平台的协同过滤并行化算法,将传统的基于用户的协同过滤在Hadoop平台下进行Map Reduce编程模型,实现并行化.通过利用Movie Lens公用数据集对改进前后的算法对比,验证了并行化的协同过滤效率更高,也更加适合大规模数据的推荐.
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