基于位置編碼索引樹的個性化推薦算法
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標簽：推薦算法(9953)
針對協(xié)同過濾算法在海量數據環(huán)境個性化推薦應用中存在的低效率問題，結合MapReduce框架特點，設計了一種應用于個性化推薦的基于位置編碼的索引樹（ LB-Tree），創(chuàng)新性地將索引結構應用于個性化推薦。利用聚類資源的差異性存儲策略，提升MapReduce任務處理并行性；根據聚類數據分布特征，以質心為圓心對聚類中的數據對象進行同心圓分層，并對每層采用不同長度的二進制編碼來表達，將所有數據對象的編碼組織成索引樹結構，縮短頻繁推薦的數據查找路徑，達到個性化推薦時利用索引結構快速確定搜索空間的目的。與基于項目的Top-N推薦算法和基于最近鄰的推薦算法（ SBNM）相比，LB-Tree所需時間開銷增長最慢，準確率最高，驗證了方法的有效性和高效性。
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