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杂志ISSN号
云计算环境中资源优化推荐技术研究
作者单位:
;1.河北师范大学汇华学院
摘 要:
随着系统规模的不断扩大和数据获取量的指数级增长,在传统推荐系统的冷启动、精确性、扩展性等问题严峻化的同时,实时性问题亦成为面向海量数据推荐系统新的瓶颈点。基于传统推荐领域的主流算法,提出了一个扩展向量推荐模型。根据扩展模型对推荐算法中对象的向量进行合理扩展,通过相似度计算等过程动态选取推荐集,完成对目标对象更精确的推荐。实验结果表明,与传统推荐算法相比,基于新模型的推荐算法可以显著地提升推荐效果,成功克服冷启动问题。
关 键 词:
扩展向量推荐模型
协同过滤
Slope
One
ALS-WR
分布式计算
Research on resource optimization recommendation technology in cloud computing environment
Abstract:
Keywords:
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