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- 基于矩阵分解的协同过滤算法的并行化研究CSTPCD摘要：基于矩阵分解的协同过滤算法是近几年提出的一种协同过滤推荐技术，但其每项预测评分的计算都要综合大量评分数据，同时在计算时还需要存储庞大的特征矩阵，用单一节点来进行推荐将会遇到计算时间和计算资源的瓶颈。通过对现有的基于ALS(最小二乘法)的协同过滤算法在Hadoop上并行化实现的原理和特点进行深入的研究，得到了传统的迭代式算法在Hadoop上运算效率不高的原因。根据迭代式MapReduce思想，提出了循环感知任务调度算法、缓存静态数据、任…查看全部>>