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基于多场景融合的分布式推荐模型 被引量:3
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作者 张佳琳 《四川大学学报(工程科学版)》 EI CAS CSCD 北大核心 2015年第3期108-113,共6页
个性化推荐系统中普遍存在着信息共享程度低、资源复用不足等问题。针对这些问题,提出基于多场景融合的分布式推荐模型,给出了该模型的组成单元和运行流程,以及对应的场景数据结构。该模型采用分布式的双向刻画的方法,通过多场景融合算... 个性化推荐系统中普遍存在着信息共享程度低、资源复用不足等问题。针对这些问题,提出基于多场景融合的分布式推荐模型,给出了该模型的组成单元和运行流程,以及对应的场景数据结构。该模型采用分布式的双向刻画的方法,通过多场景融合算法,进行客户特征(需求)与服务场景的互生成,并最终生成推荐列表。仿真实验证明,该模型较之独立节点的推荐模型,在消费娱乐领域,具有较高的客户覆盖度、推荐精度,且占用系统资源较少,具有较高的性价比。 展开更多
关键词 场景 分布式推荐 信息融合 特征生成 推荐算法
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基于Hadoop的电子商务推荐系统的设计与实现 被引量:46
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作者 李文海 许舒人 《计算机工程与设计》 CSCD 北大核心 2014年第1期130-136,143,共8页
为了解决大数据应用背景下大型电子商务系统所面临的信息过载问题,研究了基于Hadoop构建分布式电子商务推荐系统的方案。采用基于MapReduce模型实现的算法具有较高的伸缩性和性能,能高效地进行离线数据分析。为了克服单一推荐技术的不足... 为了解决大数据应用背景下大型电子商务系统所面临的信息过载问题,研究了基于Hadoop构建分布式电子商务推荐系统的方案。采用基于MapReduce模型实现的算法具有较高的伸缩性和性能,能高效地进行离线数据分析。为了克服单一推荐技术的不足,设计了融合多种互补性推荐技术的混合推荐模型。实验结果表明,基于Hadoop平台实现的推荐系统具有较好的伸缩性和性能。 展开更多
关键词 分布式推荐系统 混合推荐 HADOOP 关联规则挖掘 协同过滤
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