基于项目层次相似性的推荐算法

针对协同过滤算法推荐效果依赖于相似度度量方法的问题,提出了一种基于项目层次结构相似度的推荐算法REHIS(recommendation hierarchical similarity)。首先利用关联规则挖掘和KNN(K nearest neighbor)算法完善项目层次结构,然后利用TopK算法计算项目之间的相似度,最后利用基于项目的协同过滤算法框架预测用户评分。为解决协同过滤算法扩展性差的问题,还把TopK算法推广到余弦距离和皮尔逊相关系数等常见的相似度度量方法。实验结果表明,与传统的协同过滤算法相比,REHIS能够获得更优的均方根误差,TopK算法可以减少最近邻项目的查找时间。     

稀土冶炼废水处理工程实例

针对稀土冶炼废水成分复杂、无机物含量高的特点,采用预处理-UF-RO-消毒处理工艺,UF-RO处理的浓水采用多级混凝沉淀-A2O-过滤-消毒处理工艺.工程运行结果表明,在综合进水COD的质量浓度为120 mg/L,NH3-N的质量浓度为50 mg/L,总铬的质量浓度为0.8 mg/L的情况下,出水COD的质量浓度为30...     

基于Hadoop的大矩阵乘法处理方法

目前的矩阵乘法算法无法处理大规模和超大规模的矩阵,而随着MapReduce编程框架的提出,并行处理矩阵乘法成为解决大矩阵运算的主要手段。总结了矩阵乘法在MapReduce编程模型上的并行实现方法,并提出了实现高性能大矩阵乘法的策略——折中单个工作节点的计算量和需要网络传输的数据量。实验证明,并行实现算法在大矩阵上明显优于传统的单机算法,而且随着集群中节点数目的增多,并行算法会表现出更好的性能。