【摘 要】
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针对协同过滤算法在海量数据环境个性化推荐应用中存在的低效率问题,本文结合MapReduce 框架特点,设计了一种应用于个性化推荐的基于位置编码的索引树(Location Bitcode
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针对协同过滤算法在海量数据环境个性化推荐应用中存在的低效率问题,本文结合MapReduce 框架特点,设计了一种应用于个性化推荐的基于位置编码的索引树(Location Bitcode Tree,简称LB-Tree),创新性的将索引结构应用于个性化推荐。利用聚类资源的差异性存储策略,提升MapReduce任务处理并行性；根据聚类数据分布特征,以质心为圆心对聚类中的数据对象进行同心圆分层,并对每层采用不同长度的二进制编码来表达,将所有数据对象的编码组织成索引树结构,缩短频繁推荐的数据查找路径,达到个性化推荐时利用索引结构快速确定搜索空间目的。实验证明,本方法具有较高的推荐准确率和运行效率。
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