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J-GLOBAL ID：201602206111982893   整理番号：15A1298069

クラウドコンピューティング技術に基づくパーソナル化レコメンダーシステム【Powered by NICT】

Personalization recommender system based on cloud-computing technology

著者 (3件)： Ying Yi (School of Software, Sanjiang Univ., Nanjing) ,  Liu Yajun (School of Computer Sci. and Engineering, Southeast Univ., Nanjing) ,  Chen Cheng (eCube Education Technol. Co., Ltd., Nanjing)
資料名： Jisuanji Gongcheng yu Yingyong  (Jisuanji Gongcheng yu Yingyong)
巻： 51  号： 13  ページ： 111-117  発行年： 2015年 
JST資料番号： C2533A  ISSN： 1002-8331  CODEN： JGYYAT  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： 中国 (CHN)  言語： 中国語 (ZH)

抄録/ポイント： 伝統的協調フィルタリングレコメンデーション技術はビッグデータの環境の下での貧弱な機能した。この問題を解決するために,クラウドコンピューティング技術に基づく個別化推薦手法を提案した。この方法では,大規模データセットと推奨計算は並列処理のための複数の計算機に分解される。MapReduce技術を用いた古典的ItemCFアルゴリズムに基づく並列レコメンデーションエンジンを確立するためにオープンソースフレームワークHadoopを用いた。本システムの有効性は既に学習リソースを推薦することによって,英語訓練プラットフォーム上で検証した。実験結果は,クラスタにおけるクラウドコンピューティング技術の使用プロセス大量のデータはレコメンダーシステムのスケーラビリティを著しく改善できることを示した。Data from the ScienceChina, LCAS. Translated by JST【Powered by NICT】

シソーラス用語： 英語 ,  *並列処理 ,  計算機械 ,  クラスタ ,  学習 ,  スケーラビリティ【計算機】
準シソーラス用語： 訓練 ,  Hadoop ,  MapReduce ,  大規模データセット ,  勧告 ,  個性化 ,  リコメンデーション【Web】 ,  協調フィルタリング ,  *クラウドコンピューティング , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： 数値計算  (JE02000J)

タイトルに関連する用語 (1件)： クラウドコンピューティング