计算机科学
計算機科學
계산궤과학
COMPUTER SCIENCE
2013年
1期
19-21,36
,共4页
协同过滤推荐%矩阵分解推荐%MapReduce%Hadoop
協同過濾推薦%矩陣分解推薦%MapReduce%Hadoop
협동과려추천%구진분해추천%MapReduce%Hadoop
矩阵分解是近几年提出的一种协同过滤推荐技术,但其每项预测评分的计算都要综合大量评分数据,同时在计算时还需要存储庞大的特征矩阵,用单一结点来进行推荐将会遇到计算时间和计算资源瓶颈.结合MapReduce分布式计算框架和矩阵分解推荐算法,设计了一种基于MapReduce的矩阵分解推荐算法来解决该问题,利用Hadoop的分布式缓存技术和MapFile文件结构解决了大特征矩阵在多结点间的高效共享问题并实现了多正则因子的并行处理.通过在Netflix数据集上的实验表明,该MapReduce算法及数据存储方案能带来较高的加速比,从而提高了推荐算法的计算效率.
矩陣分解是近幾年提齣的一種協同過濾推薦技術,但其每項預測評分的計算都要綜閤大量評分數據,同時在計算時還需要存儲龐大的特徵矩陣,用單一結點來進行推薦將會遇到計算時間和計算資源瓶頸.結閤MapReduce分佈式計算框架和矩陣分解推薦算法,設計瞭一種基于MapReduce的矩陣分解推薦算法來解決該問題,利用Hadoop的分佈式緩存技術和MapFile文件結構解決瞭大特徵矩陣在多結點間的高效共享問題併實現瞭多正則因子的併行處理.通過在Netflix數據集上的實驗錶明,該MapReduce算法及數據存儲方案能帶來較高的加速比,從而提高瞭推薦算法的計算效率.
구진분해시근궤년제출적일충협동과려추천기술,단기매항예측평분적계산도요종합대량평분수거,동시재계산시환수요존저방대적특정구진,용단일결점래진행추천장회우도계산시간화계산자원병경.결합MapReduce분포식계산광가화구진분해추천산법,설계료일충기우MapReduce적구진분해추천산법래해결해문제,이용Hadoop적분포식완존기술화MapFile문건결구해결료대특정구진재다결점간적고효공향문제병실현료다정칙인자적병행처리.통과재Netflix수거집상적실험표명,해MapReduce산법급수거존저방안능대래교고적가속비,종이제고료추천산법적계산효솔.
