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分布式協(xié)同過濾推薦算法

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  針對原始的基于用戶( User-based)或基于評分項目(Item-based)的協(xié)同過濾推薦算法(CFR)大多采用“硬分類”式聚類,且具有數(shù)據(jù)稀疏性和可擴展性的問題,提出一種基于灰色關(guān)聯(lián)分析的分布式協(xié)同過濾推薦算法。算法使用Hadoop分布式計算平臺,首先,計算評分矩陣中每個評分項目的灰色關(guān)系系數(shù);然后,計算各評分項目的灰色關(guān)聯(lián)度( GRG);最后,根據(jù)GRG獲得每個評分項目的近鄰集合,對不同用戶的待預(yù)測項目用對應(yīng)的近鄰集合對其評分進行預(yù)測。通過在MovieLens數(shù)據(jù)集上進行實驗,與User-based和Item-based的CFR算法相比,該算法平均絕對誤差分別下降了1. 07%和0.06%,而且隨著數(shù)據(jù)規(guī)模的擴展,通過增加集群節(jié)點,算法運行效率有相應(yīng)的提升。實驗結(jié)果表明,該推薦算法可以有效地實現(xiàn)大規(guī)模數(shù)據(jù)的推薦,并能解決數(shù)據(jù)可擴展性的問題。

分布式協(xié)同過濾推薦算法

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