關鍵詞：hadoop系統 混合推薦 并行計算 圖書推薦 

摘要：考慮到大數據環境下傳統的單機推薦算法無法高速有效地處理大規模的數據,為了提高圖書推薦算法性能和解決圖書推薦系統可擴展性的問題,通過Hadoop平臺下的MapReduce編程模型,提出一種分布式加權型混合推薦算法。在分布式環境下采用基于矩陣分解的協同過濾推薦算法,改善數據稀疏性,然后將聚類模型結合矩陣分解算法,解決讀者數據冷啟動問題。在Hadoop上實現該算法不僅提升了算法的運行速率,而且能夠有效解決算法的可擴展性問題。

電子設計工程雜志要求:

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