改进分布式推荐的机器学习与相似度优化

本文主要探讨了在计算机工程与应用领域中的论文研究，聚焦于改进分布式个性化推荐系统的相似度计算方法。在信息爆炸的Web 2.0时代，传统的搜索方式已无法满足用户个性化需求，个性化推荐应运而生，通过深度挖掘用户历史行为和群体智慧来提供定制化服务。例如，亚马逊和Netflix利用协同过滤算法进行商品和电影推荐，而豆瓣网和微博则涉及更广泛的领域，如书籍、音乐和社交媒体内容。 文章指出，现有的个性化推荐算法主要分为四类：关联规则推荐、基于人口统计学的推荐、基于内容的推荐和基于协同过滤的推荐。基于内容的推荐通过分析物品的内容特征，计算物品与用户兴趣的相似度，实现近邻或直接匹配；而协同过滤则依赖用户的行为数据，通过建立用户与用户或物品之间的关系，计算相似度进行推荐。协同过滤又细分为基于近邻的方法，如基于图的推荐，以及基于矩阵分解的模型方法。 在这个背景下，作者针对现有向量相似度计算存在的局限性，提出在基于内容的推荐中引入机器学习方法，可能提升预测准确性，同时在协同过滤推荐中引入区分度的概念，以增强推荐的精准度。此外，文章强调了对MapReduce分布式计算框架的优化，旨在提高相似度计算的效率，以适应大规模数据处理的需求。 论文的作者马小军副教授和赵伟硕士，他们在计算机应用和软件工程领域有着扎实的研究背景，研究方向涵盖了论文的核心内容。文章的发表时间是2014年，收稿和修订日期分别为2012年3月和5月，具有一定的学术价值和实际应用意义。整个研究旨在为个性化推荐系统的改进提供理论支持和技术路径，对于理解现代信息技术如何满足用户个性化需求具有重要意义。