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一种分布式网络中轮廓推荐的有效方法
  • ISSN号:1009-5896
  • 期刊名称:《电子与信息学报》
  • 时间:0
  • 分类:TP311.13[自动化与计算机技术—计算机软件与理论;自动化与计算机技术—计算机科学与技术]
  • 作者机构:[1]同济大学计算机科学与工程系,上海200092, [2]同济大学嵌入式系统与服务计算教育部重点实验室,上海200092
  • 相关基金:国家自然科学基金(No.61272268); 教育部新世纪优秀人才支持计划(No.NCET-12-0413); 国家973基础研究发展计划(No.2014CB340404); 霍英东教育基金会应用研究课题(No.142002); 同济大学中央高校基本科研业务费专项资金
中文摘要:

Top-n推荐技术是近年来信息服务领域的一个研究重点和热点.针对云环境下的top-n推荐算法进行了深入研究,提出了适合top-n推荐的多层分布式存储架构MDSA(Multilayer Distributed Storage Architecture),并从降低网络传输代价出发,设计了基于MDSA架构的数据编码模式,进而利用map/reduce分布式编程模型来快速实现topn推荐.此外,为了满足实际的需求,给出了三种top-n推荐的应用扩展.理论分析和实验结果表明,本文所提的方法具有有效性和实用性.

英文摘要:

Top-n recommendation technology has recently received a lot of attention in information service community. In this paper,w e study the problem of top-n recommendation under the cloud data. Firstly,w e propose a multilayer distributed storage architecture( M DSA) w hich can fit the need of top-n recommendation. Secondly,based on the consideration of reducing the cost of netw ork transmission,w e present the data encoding pattern w hich is based on the M DSA architecture.Lastly,w e fast realize top-n recommendation using the map / reduce distributed programming model. For satisfying the realistic requirement,w e further present three application variants of top-n recommendation. M assive experiments demonstrate that our approach is efficient and has high overall performance.

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期刊信息
  • 《电子与信息学报》
  • 中国科技核心期刊
  • 主管单位:中国科学院
  • 主办单位:中国科学院电子学研究所 国家自然科学基金委员会信息科学部
  • 主编:朱敏慧
  • 地址:北京市北四环西路19号
  • 邮编:100190
  • 邮箱:jeit@mail.ie.ac.cn
  • 电话:010-58887066
  • 国际标准刊号:ISSN:1009-5896
  • 国内统一刊号:ISSN:11-4494/TN
  • 邮发代号:2-179
  • 获奖情况:
  • 国内外数据库收录:
  • 荷兰文摘与引文数据库,美国工程索引,美国剑桥科学文摘,日本日本科学技术振兴机构数据库,中国中国科技核心期刊,中国北大核心期刊(2004版),中国北大核心期刊(2008版),中国北大核心期刊(2011版),中国北大核心期刊(2014版)
  • 被引量:24739