期刊专题

10.3969/j.issn.1002-137X.2013.12.056

基于云计算的受限玻尔兹曼机推荐算法研究

引用
数据的指数级增长及算法本身的复杂性使受限玻尔兹曼机面临着计算效率的问题.在详细分析受限玻尔兹曼机的基础上,将受限玻尔兹曼机与Hadoop平台的并行计算架构相结合,提出基于云平台的受限玻尔兹曼机推荐算法.该算法通过复制机制解决数据相关性问题,并将传统的受限玻尔兹曼机过程分解为若干个Hadoop任务的循环,实现并行计算.实验结果表明,与在传统平台上的实现相比,基于Hadoop并行架构的受限玻尔兹曼机推荐算法在大体量数据集的条件下可大幅提高推荐计算效率.

协同过滤、受限玻尔兹曼机、并行处理、云计算、Hadoop

40

TP391(计算技术、计算机技术)

2014-01-19(万方平台首次上网日期,不代表论文的发表时间)

共5页

259-263

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计算机科学

1002-137X

50-1075/TP

40

2013,40(12)

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国家重点研发计划“现代服务业共性关键技术研发及应用示范”重点专项“4.8专业内容知识聚合服务技术研发与创新服务示范”

国家重点研发计划资助 课题编号:2019YFB1406304
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