Innehållsbaserade rekommendationssystem används i stor utsträckning för att generera personliga förslag på innehållsobjekt baserat på deras metadatabeskrivning. På grund av den nödvändiga (text)behandlingen av dessa metadata är emellertid rekommendationsalgoritmernas beräkningskomplexa komplexitet hög, vilket hämmar deras tillämpning i stor skala. Denna beräkningsbelastning förstärker behovet av en tillförlitlig, skalbar och distribuerad processplattform för att beräkna rekommendationer. Hadoop är en sådan plattform som stöder dataintensiva distribuerade applikationer baserade på karta och minska uppgifter. Därför undersökte vi hur Hadoop kan användas som en molndataplattform för att lösa skalbarhetsproblemen hos innehållsbaserade rekommendationsalgoritmer. De olika MapReduce-åtgärderna, som är nödvändiga för ordextraktion och för att generera innehållsbaserade förslag för slutanvändaren, förklaras i detta dokument. Experimentella resultat på Wikipedia artiklar visar lämpligheten av Hadoop som en effektiv och skalbar plattform för att beräkna innehållsbaserade rekommendationer.
Hadoop används för innehållskarakterisering och profilmatchning för innehållsbaserad rekommendation i REF.
CONTENT-BASED RECOMMENDATION ALGORITHMS ON THE HADOOP MAPREDUCE FRAMEWORK
{'venue': 'WEBIST', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}