지식 서비스 추천 시스템에 대 한 연구를 기반으로 클라우드 컴퓨팅
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클라우드 컴퓨팅 플랫폼 추천자 시스템에 대 한 자연적인 이점을 제공합니다. 첫째, 구름에서 데이터 스토리지 클러스터링, 스토리지 관리, 가상화 추천 시스템 빠른 수집, 거 대 한 학습 데이터를 가질 수 있도록 고 있습니다 이론적으로 추천 시스템에 대 한 용량 제한 데이터 저장 능력 및 효율적인 데이터 처리 능력을 제공 그리고, 제공 하는 높은 품질의 추천 결과; 구름의 분산된 컴퓨팅 파워 및 물리적 자원 가상화는 많은 수의 사용자에 대 한 개인화 된 추천을 제공 하는 데 도움이 추천자 시스템, 더 높은 응답성을 제공 합니다.
지식 서비스를 통해 추천 시스템, 클라우드 컴퓨팅 관련된 기술은 정교, 개인화 추천 시스템 모델을 생성, 클라우드 환경에서 기술 자료를 생성, 사용자 모델을 생성 및 MapReduce, 기초 협업 필터링 기반의 추천 알고리즘을 개선 했습니다, 그리고 하면 현재 대규모 데이터 나이 맞게 추천 시스템 계산 요청. 이론에서는, 그것은 클라우드 컴퓨팅 환경에서에서 지식 서비스를 찾아보기 특정 의미가 그리고 참조 값 학습자에 게 맞춤형된 지식 서비스를 추천 하는 연습에.
지식 서비스 추천 시스템에 대 한 연구를 기반으로 클라우드 컴퓨팅
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