【摘 要】
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随着互联网的快速发展,大量数据也随之产生,并且数据量级甚至达到了PB,ZB 级。那么如何在大数据环境中改进传统推荐算法已成为当务之急。为了一定程度上缓解传统推荐算法所遇
【基金项目】
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国家自然科学基金青年基金项目(61802161),辽宁省科技厅基金项目(20170540448)
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随着互联网的快速发展,大量数据也随之产生,并且数据量级甚至达到了PB,ZB 级。那么如何在大数据环境中改进传统推荐算法已成为当务之急。为了一定程度上缓解传统推荐算法所遇到的稀疏的数据等问题。首先构建一种传递信任的模型,在此基础之上,提出一种基于信任的协同过滤推荐模型。最后,在大数据的背景下,针对海量数据时的可扩展性和计算效率问题,模型在Map Reduce处理平台上进行并行化处理,并进行了一系列的对比实验。实验结果证明,并行化处理后,模型在解决冷启动问题,减轻数据稀疏性和提高推荐精度的同时,可扩展性和计算
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