基于Hadoop的并行化协同过滤推荐算法研究.docx

这篇论文介绍了基于Hadoop的并行化协同过滤推荐算法的研究成果。通过对传统协同过滤算法不足之处的分析，并结合Hadoop分布式计算框架的特点，提出了一种新的并行化算法来提高推荐系统的效率和准确性。 适用人群：该算法适用于对推荐系统性能有要求的研究者和工程师，以及对大规模数据处理感兴趣的数据科学家。 使用场景及目标：该算法可以应用于各种个性化推荐系统中，包括电子商务、社交媒体、视频流媒体等领域。其目标是通过并行化计算提高推荐系统的效率和准确性，为用户提供更准确、更个性化的推荐服务。 其他说明：本文通过详细介绍了基于MapReduce的并行化协同过滤推荐算法的设计思路和实现步骤，并通过对比实验验证了该算法的优势。未来的研究方向包括进一步优化算法性能、探索新的并行化计算技术，并将算法应用于更广泛的领域。通过本文的研究成果，可以为个性化推荐技术的发展提供新的思路和方向。