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基於雲計算的知識服務推薦系統研究

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基於雲計算的知識服務推薦系統研究

河南師範大學  種大雙

雲計算平臺為推薦系統提供了天然優勢。 首先，雲中的資料存儲是集群化的，存儲管理是虛擬化的，理論上為推薦系統提供了無容量限制的資料存儲能力和高效的資料吞吐能力，推薦系統因此可以擁有能快速獲取、海量的訓練資料，得以提供優質的推薦結果;其次， 雲的分散式運算能力和物理資源虛擬化為推薦系統提供了較高的回應能力，這有助於為大量使用者提供個人化推薦。

通過對知識服務、推薦系統、雲計算相關技術的闡述，構建了個人化推薦系統模型，構建了雲環境下的知識庫，構建了使用者模型，並在MapReduce的基礎上改進了基於協同過濾的推薦演算法，使推薦系統適應當前海量資料時代的計算要求。 在理論上對雲計算環境下的知識服務具有一定的探索意義，在實踐上對向學習者推薦個人化知識服務具有參考價值。


基於雲計算的知識服務推薦系統研究

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