基于云计算的知识服务推荐系统研究

河南师范大学  种大双

云计算平台为推荐系统提供了天然优势。首先，云中的数据存储是集群化的，存储管理是虚拟化的，理论上为推荐系统提供了无容量限制的数据存储能力和高效的数据吞吐能力，推荐系统因此可以拥有能快速获取、海量的训练数据，得以提供优质的推荐结果其次，云的分布式计算能力和物理资源虚拟化为推荐系统提供了较高的响应能力，这有助于为大量用户提供个性化推荐。 

通过对知识服务、推荐系统、云计算相关技术的阐述，构建了个性化推荐系统模型，构建了云环境下的知识库，构建了用户模型，并在MapReduce的基础上改进了基于协同过滤的推荐算法，使推荐系统适应当前海量数据时代的计算要求。在理论上对云计算环境下的知识服务具有一定的探索意义，在实践上对向学习者推荐个性化知识服务具有参考价值。

基于云计算的知识服务推荐系统研究