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摘要:
提出了基于hadoop平台的关于大数据级协同过滤推荐系统的一系列关键技术和实践.前期大数据处理平台hadoop的搭建,包括底层的硬件平台以及基于hadoop的数据处理工具;以基于物品的协同过滤推荐算法——slopeone算法为核心实现了协同过滤推荐并设计了整套实验流程,实验选择了一个具有代表性开放数据源作为处理对象,最后地实验结果给出了预测的均方根误差以及实验的耗时和数据量等指标.
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文献信息
篇名 机器学习算法的网络大数据级应用实践
来源期刊 网络新媒体技术 学科
关键词 大数据 hadoop 协同过滤
年,卷(期) 2012,(6) 所属期刊栏目
研究方向 页码范围 63-69
页数 7页 分类号
字数 2862字 语种 中文
DOI
五维指标
作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 宋应文 中国科学院上海高等研究院 2 19 2.0 2.0
2 范志刚 中国科学院上海高等研究院 4 57 3.0 4.0
3 许春玲 中国科学院上海高等研究院 3 7 2.0 2.0
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研究主题发展历程
节点文献
大数据
hadoop
协同过滤
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
网络新媒体技术
双月刊
2095-347X
10-1055/TP
大16开
北京海淀区北四环西路21号
2-304
1980
chi
出版文献量(篇)
3082
总下载数(次)
5
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