免费论文摘要：鉴于云计划的智能引荐体例的要害本领接洽

引荐体例是暂时电子商务范围的接洽热门，也预见了互联网络将来兴盛目标。正文重要环绕引荐体例算法和云计划的要害本领举行接洽，并实行发端的web影戏引荐体例考证平台。开始，接洽保守的共同过滤引荐算法。共同过滤是一种运用集体聪慧的算法，它的出色性展现在无需领会货色的属性消息，对各别品种的货色有普遍的普适性。正文在此普通上，更将左右文消息引入，极大普及了共同过滤算法的精确度。其次，接洽鉴于实质的引荐算法。本章计划鉴于实质的引荐，关心的算法偏重于引荐文本刻画的货色，并能机动“进修”用户记载。开始是向量空间模子和TF-IDF算法，而后接洽鉴于监视进修的ItemKNN算法。再次，电子商务会爆发一个买卖数据库,关系准则刻画的即是买卖中各个各别项的关系性或并发联系。典范的关系发掘算法有Apiori和FP-Growth算法。正文将对FP-Growth算法举行容易并行化的矫正。矫正后的算法在功夫搀杂度上海大学大贬低。而后，接洽搀和引荐算法，它将已知的引荐算法举行搀和。往日很罕见表面上面的接洽关心怎样安排混划算法。正文将提出一种灵验的搀和表面框架。不妨详细成三种基础安排思绪：整格式、并行式和清流线式。没有一种独立的搀和本领不妨实用于一切的情况，然而一切的基础算法都不妨经过和其余本领举行搀和获得进一步的普及。结果，将云计划本领应用于引荐体例，领会散布式引荐体例的要害本领。散布式本领让引荐引擎的计划范围得以扩充。Mapreduce是时髦的散布式计划框架。正文将逐个领会mapreduce的几个阶段，并给出一个完备的web影戏引荐体例的安排计划。在本名目影戏引荐体例中，沿用了MovieLens数据集，体例不妨记取考察者评阅过的影戏，进而猜测出他大概感爱好的其余影戏。

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