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基于分布式图计算框架的好友推荐算法研究.pdf
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基于Spark+PageRank算法构建仿微博用户好友的分布式推荐系统.zip
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该资源真实可靠,代码都经测试过,能跑通。 快速:Apache Spark以内存计算为核心。 通用 :一站式解决各个问题,ADHOC SQL查询,流计算,数据挖掘,图计算完整的生态圈。只要掌握Spark,就能够为大多数的企业的大数据应用场景提供明显的加速。存储层:HDFS作为底层存储,Hive作为数据仓库 (Hive Metastore:Hive管理数据的schema) 离线数据处理:SparkS
论文研究-基于分布式图计算的学术论文推荐算法.pdf
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针对海量论文数据导致的应用效率低下问题,提出一个基于层次混合模型的推荐算法WSVD 。...实验结果表明,改善了推荐算法学术论文的推荐效果,并且基于分布式图计算框架GraphX,扩展性好,适合大数据处理。
论文研究-基于MapReduce的分布式改进随机森林学生就业数据分类模型研究.pdf
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论文研究-基于MapReduce的分布式...通过使用MapReduce分布式计算框架实现已训练模型在本地磁盘与分布式文件系统之间的序列化写入与反序列化加载过程,进而实现了基于改进随机森林模型的大规模数据分类模型的分布式扩展.
基于Spark计算框架的分布式文本分类方法研究.pdf
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论文研究-基于数据流和点对点网络的分布式推荐算法.pdf
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推荐算法是数据挖掘中应用最广泛的算法之一,目前的推荐算法主要是针对静态数据的,缺乏对动态数据的适应性,基于数据流的推荐算法是解决这一问题的方法。针对目前在分布式平台中采用参数服务器控制模型训练存在的...
论文研究-结合非负矩阵分解的主题社区好友推荐算法.pdf
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好友推荐可以帮助用户发现他们感兴趣的好友,减轻信息过载的现象。然而,目前现有的推荐方法仅考虑用户链接或内容信息,其推荐精度不高,不足以提供高质量的服务。考虑了用户之间的链接和内容信息,提出了一种结合非负矩阵因式分解的主题社区好友推荐算法(T-NMF)。该算法给出了主题社区和综合相似度计算方法,产生好友推荐列表。实验表明,该算法可以更好地反映用户的偏好,并且具有比传统方法更好的推荐性能。
社交网络中潜在好友推荐算法研究.pdf
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论文研究-基于项编码的分布式频繁项集挖掘算法.pdf
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针对这一问题,提出了一种基于项编码和Spark计算框架的Apriori并行化处理方法——IEBDA算法,利用项编码完整保存项集信息,在不重复扫描完整数据集的情况下完成频繁项集挖掘,同时利用Spark的广播变量实现并行化处理...
论文研究-网格环境下基于Weka4WS的分布式聚类算法.pdf
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在分布式MDS-MAP的算法框架下,通过对基本的拼合条件进行分析与扩展,提出了更一般化的拼合条件,并在此基础上通过引入一种新的MDS计算方法设计了一种改进的拼合策略。由于改进后的拼合策略能够适用于更一般化的拼合...
VC与Labview、Matlab编程论文资料
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VC与Labview、Matlab编程论文资料[2].rar
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tansmart
2022-10-26
怎么能有这么好的资源!只能用感激涕零来形容TAT...
结冰架构
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