Iniciar sesión
Registrarse
Restablecer contraseña
Publicar y Distribuir
Soluciones de Publicación
Soluciones de Distribución
Temas
Arquitectura y diseño
Artes
Ciencias Sociales
Ciencias de la Información y Bibliotecas, Estudios del Libro
Ciencias de la vida
Ciencias de los materiales
Deporte y tiempo libre
Estudios clásicos y del Cercano Oriente antiguo
Estudios culturales
Estudios judíos
Farmacia
Filosofía
Física
Geociencias
Historia
Informática
Ingeniería
Interés general
Ley
Lingüística y semiótica
Literatura
Matemáticas
Medicina
Música
Negocios y Economía
Química
Química industrial
Teología y religión
Publicaciones
Revistas
Libros
Actas
Editoriales
Blog
Contacto
Buscar
EUR
USD
GBP
Español
English
Deutsch
Polski
Español
Français
Italiano
Carrito
Home
Revistas
International Journal of Advanced Network, Monitoring and Controls
Volumen 3 (2018): Edición 2 (January 2018)
Acceso abierto
Design and Implementation of Music Recommendation System Based on Hadoop
Zhao Yufeng
Zhao Yufeng
y
Li Xinwei
Li Xinwei
| 07 may 2018
International Journal of Advanced Network, Monitoring and Controls
Volumen 3 (2018): Edición 2 (January 2018)
Acerca de este artículo
Artículo anterior
Artículo siguiente
Resumen
Artículo
Figuras y tablas
Referencias
Autores
Artículos en este número
Vista previa
PDF
Cite
Compartir
Publicado en línea:
07 may 2018
Páginas:
126 - 132
DOI:
https://doi.org/10.21307/ijanmc-2018-045
Palabras clave
Music Recommendation
,
K-means Clustering
,
Collaborative Filtering
,
Recommendation Algorithm
,
Hadoop
© 2018 Zhao Yufeng et al., published by Sciendo
This work is licensed under the Creative Commons Attribution-NonCommercial-NoDerivatives 4.0 International License.
Figure 1.
Distributed recommended algorithm flow
Figure 2.
Recommended system architecture
Figure 3.
Recommended system function block diagram
Figure 4.
Distributed k-means clustering algorithm architecture
Figure 5.
Distributed architecture based on user collaborative filtering algorithm
Figure 6.
Android mobile music recommended results
Figure 7.
The change of precision with K value
Figure 8.
The change chart of recall with K value