分布式協(xié)同過濾推薦算法
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針對原始的基于用戶（ User-based）或基于評分項目（Item-based）的協(xié)同過濾推薦算法（CFR）大多采用“硬分類”式聚類，且具有數(shù)據(jù)稀疏性和可擴展性的問題，提出一種基于灰色關(guān)聯(lián)分析的分布式協(xié)同過濾推薦算法。算法使用Hadoop分布式計算平臺，首先，計算評分矩陣中每個評分項目的灰色關(guān)系系數(shù)；然后，計算各評分項目的灰色關(guān)聯(lián)度（ GRG）；最后，根據(jù)GRG獲得每個評分項目的近鄰集合，對不同用戶的待預測項目用對應(yīng)的近鄰集合對其評分進行預測。通過在MovieLens數(shù)據(jù)集上進行實驗，與User-based和Item-based的CFR算法相比，該算法平均絕對誤差分別下降了1. 07%和0.06%，而且隨著數(shù)據(jù)規(guī)模的擴展，通過增加集群節(jié)點，算法運行效率有相應(yīng)的提升。實驗結(jié)果表明，該推薦算法可以有效地實現(xiàn)大規(guī)模數(shù)據(jù)的推薦，并能解決數(shù)據(jù)可擴展性的問題。
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