基于MapReduce的序列规则在推荐系统中的研究

基于MapReduce模型的生物量遥感并行反演方法研究 付天新,刘正军,闫浩文 MapReduce 模型是一种基于云计算平台下新型的并行编程模型.文中MapReduce 并行编程模型应用到遥感影像并行化处理中,以2005-2009 年5a生长季期( 5-10 月) MODIS13Q1 数据产品为数据源,对青海省三江源地区的生物量( 草地总生物量和可食草量) 进行并行化反演,研究基于该模型的生物量遥感并行反演方法.实验分析结果表明: 基于该模型的并行生物量遥感反演结果与经过精度验证的串行反演结果一

基于MapReduce的BP神经网络遗传算法在非线性系统辨识中的研究 陈春萍  查雅行  钱平  龚丹丹 在工程应用中经常会遇到一些复杂s的非线性系统,这些系统状态方程复杂,难以用数学方法准确建模.三层BP神经网络能以任意精度逼近连续函数.但是BP网络具有易陷入局部最优值的缺点,在此基础上加入遗传算法.传统的串行化BP神经网络的训练方法处理海量数据时存在很大问题,例如耗时过长,甚至内存不足无法训练.为了解决这些问题,使用基于MapReduce的BP神经网络训练方法. 基于MapReduce的BP

近些年,深度学习在语音识别.图像处理.自然语言处理等领域都取得了很大的突破与成就.相对来说,深度学习在推荐系统领域的研究与应用还处于早期阶段. 携程在深度学习与推荐系统结合的领域也进行了相关的研究与应用,并在国际人工智能顶级会议AAAI 2017上发表了相应的研究成果<A Hybrid Collaborative Filtering Model with Deep Structure for Recommender Systems>,本文将分享深度学习在推荐系统上的应用,同时介绍携程基础BI团

空间数据库中基于MapReduce的kNN算法研究 大连海事大学  刘彪 本文首次尝试设计了一种云环境下的倒排网格索引和在该索引基础上进行的基于MapReduce的空间kNN查询.本文所做的主要工作如下:(1)针对二维空间中的数据点,本文设计了一种分布式的倒排网格索引方法,该索引方法完全符合空间数据索引的标准一动态性和简单性.由于倒排网格索引具有松耦合和无共享的特殊结构,所以该索引比较适合基于MapReduce的大规模空问数据的并行查询.(2)本文提出了一种基于MapReduce的空间倒排网格索

云计算中基于否定规则的访问控制技术的研究 吴正学 戴牡红 数据的安全性和隐私保护给云计算领域带来了极大挑战,为实现合作企业间在云环境下公开共享部分数据且不涉及保密信息,提出一种基于否定规则的访问控制技术.主要思想是通过判断访问查询是否授权,检测授权与否定规则是否存在冲突,来达到阻止非法访问的目的.理论分析和实验结果表明该机制能有效地保障云数据的安全. 云计算中基于否定规则的访问控制技术的研究

个性化推荐是大数据时代不可或缺的技术,在电商.信息分发.计算广告.互联网金融等领域都起着重要的作用.具体来讲,个性化推荐在流量高效利用.信息高效分发.提升用户体验.长尾物品挖掘等方面均起着核心作用.在推荐系统中经常需要处理各种文本类数据,例如商品描述.新闻资讯.用户留言等等.具体来讲,我们需要使用文本数据完成以下任务: 候选商品召回.候选商品召回是推荐流程的第一步,用来生成待推荐的物品集合.这部分的核心操作是根据各种不同的推荐算法来获取到对应的物品集合.而文本类数据就是很重要的一类召回算法,具有

   (来源:C资讯)     专注新闻资讯的梨视频近来表现亮眼.   梨视频由前澎湃新闻掌门人邱兵创立.   在上线之前,它就获得了黎瑞刚华人文化近1亿美元投资,旗下<微辣>栏目总播放量已经超过4亿,并在上线1个月后获得"年度视频新媒体"大奖.   这样一款脱胎于传统媒体的创业型短视频软件,在视频领域异军突起,不仅让内人士在感叹梨视频内容生产力之强大的同时,也诧异于是谁在为梨视频的庞大用户体量提供技术支撑.保证视频流畅?   今天就和大家分享梨视频如何基于阿里云快速搭建一

基于MapReduce计算模型的气象资料处理调优试验 杨润芝 沈文海 肖卫青 胡开喜 杨昕 王颖 田伟 云计算技术使用分布式的计算技术实现了并行计算的计算能力和计算效率,解决了单机服务器计算能力低的问题.基于长序列历史资料所计算得出的气候标准值对于气象领域实时业务.准实时业务及科学研究中均具有重要的意义.由于长序列历史资料数据量大.运算逻辑较复杂,在传统单节点计算平台上进行整编计算耗时非常长.该文基于Hadoop分布式计算框架搭建了集群模式的云计算平台,以长序列历史资料作为源数据,基于MapRe

问题描述 新闻推荐系统中的推荐算法 如何有一个算法是从大数据的新闻列表中通过内容找到自己想要的新闻呢?基于Hadoop的可以.求大神们给一些思路.不要关系型数据库的. 解决方案 [推荐系统算法]推荐引擎算法学习导论 解决方案二: google 协同过滤算法google 新闻推荐 解决方案三: 协同过滤算法http://www.cnblogs.com/zhangchaoyang/articles/2664366.html 解决方案四: 一般做新闻推荐有三种推荐策略:第一是热门推荐,可以设置一个时间