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一种用于大数据的改进的ItemBased推荐算法

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为了改善传统ItemBased推荐算法在大数据环境下的数据稀疏性问题和可扩展性问题,论文提出了一种基于Hadoop平台的ItemBased推荐算法.通过Pearson相关系数公式获取数据项之间的相关度,并根据数据集中的数据稀疏程度赋予一定的权值.在此基础上,将该算法在Hadoop平台上分布式并行化,在保证算法的平均绝对误差情况下,提升集群的运算速度.实验表明,改进的算法能够改善推荐质量、提高推荐效率,并且在大数据环境下拥有良好的可扩展性.
An Improved ItemBased Recommendation Algorithm for Big Data

李洋、黄树成

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江苏科技大学计算机学院 镇江 212003

大数据推荐算法 ItemBased 数据稀疏性 可扩展性

国家自然科学基金

61772244

2021

10.3969/j.issn.1672-9722.2021.06.002

计算机与数字工程
中国船舶重工集团公司第七0九研究所

计算机与数字工程

CSTPCD
影响因子：0.355
ISSN：1672-9722
年,卷(期)：2021.49(6)
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