Likhet-baserade grannskapsmetoder, en enkel och populär metod för samarbete filtrering, härled deras förutsägelser genom att hitta användare med liknande smak eller objekt som har på liknande sätt betygsatt. Om antalet användare ökar till miljoner, standard tillvägagångssätt av sekventiellt undersöka varje objekt och titta på alla interagerande användare inte skala. För att lösa detta problem utvecklar vi en MapReduce algoritm för parvis artikeljämförelse och top-N rekommendation problem som skalar linjärt med avseende på ett växande antal användare. Denna parallella algoritm kan arbeta på partitionerade data och är allmänt i att den stöder ett brett spektrum av likhetsåtgärder. Vi utvärderar vår algoritm på ett stort dataset bestående av 700 miljoner låtbetyg från Yahoo! Musik.
Således Schelter et al. REF föreslog en MapReduce-algoritm för parvis jämförelse av objektet.
Scalable similarity-based neighborhood methods with MapReduce
{'venue': "RecSys '12", 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}