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基于位置編碼索引樹的個性化推薦算法

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  針對協(xié)同過濾算法在海量數(shù)據(jù)環(huán)境個性化推薦應(yīng)用中存在的低效率問題,結(jié)合MapReduce框架特點(diǎn),設(shè)計(jì)了一種應(yīng)用于個性化推薦的基于位置編碼的索引樹( LB-Tree),創(chuàng)新性地將索引結(jié)構(gòu)應(yīng)用于個性化推薦。利用聚類資源的差異性存儲策略,提升MapReduce任務(wù)處理并行性;根據(jù)聚類數(shù)據(jù)分布特征,以質(zhì)心為圓心對聚類中的數(shù)據(jù)對象進(jìn)行同心圓分層,并對每層采用不同長度的二進(jìn)制編碼來表達(dá),將所有數(shù)據(jù)對象的編碼組織成索引樹結(jié)構(gòu),縮短頻繁推薦的數(shù)據(jù)查找路徑,達(dá)到個性化推薦時利用索引結(jié)構(gòu)快速確定搜索空間的目的。與基于項(xiàng)目的Top-N推薦算法和基于最近鄰的推薦算法( SBNM)相比,LB-Tree所需時間開銷增長最慢,準(zhǔn)確率最高,驗(yàn)證了方法的有效性和高效性。

基于位置編碼索引樹的個性化推薦算法

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