文件名称：使用分布式 Python 框架 Ray 增强客户细分的性能-研究论文
文件大小：1.22MB
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更新时间：2024-06-29 22:13:59
Accuracy Metrics Classification
多年来，推荐系统在全球范围内广受欢迎。 推荐系统已经在多个领域实现，从视频和电影的推荐到产品和应用程序的推荐等等。 用于推荐系统的算法根据多个属性实现客户细分。 这些算法耗时且需要较高的计算能力。 这项工作使用框架 Ray 在 Python 环境中处理用于简单客户细分的不同算法的并行化。 这项工作的数据集包括由 4000 位客户在一年内进行的大量采购清单。 并行化是在 CPU 的多核和 GPU 的核中进行的。 此外，该工作还显示了并行化后获得的加速比，用于分析性能的整体提升。