运行在Hadoop上的基于用户的协同过滤推荐算法研究

• 作者: 刘文超 王斯锋 祝永志
• 来源期刊: 电子技术
• 关键词: 协同过滤 推荐系统 Hadoop MapReduce
• 年，卷（期）: 2017,（11）
• 所属期刊栏目: 电子技术设计与应用
• 页码范围: 73-75
• 页数: 3页
• 字数: 1924字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1000-0755.2017.11.021

摘要

协同过滤(CF)算法在很多推荐系统中得到了广泛的应用.然而,CF推荐算法的计算复杂度高,阻碍了它们在大型系统中的应用.在本文中,我们在一个云计算平台即Hadoop上实现了基于用户的CF算法,解决了CF的可扩展性问题.一个简单的方法,根据两个基本原则,即用户分成组,对映射器数进行整齐的布局,以克服映射器和分区任务的初始化,使得所有处理器同时完成任务.实验结果表明,运行在Hadoop上的基于用户的协同过滤推荐算法能实现线性加速,并解决了系统可扩展性.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	祝永志	曲阜师范大学信息科学与工程学院	77	392	10.0	16.0
2	王斯锋	曲阜师范大学信息科学与工程学院	20	41	3.0	4.0
3	刘文超	曲阜师范大学信息科学与工程学院	5	14	3.0	3.0