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在大规模推荐系统中,矩阵分解的计算复杂度较高,为了...
多选题
在大规模推荐系统中,矩阵分解的计算复杂度较高,为了提高计算效率,可以采用以下哪些方法?
A.
使用分布式计算框架(如Hadoop, Spark)
B.
采用近似矩阵分解方法(如ALS, Alternating Least Squares)
C.
进行特征选择,减少矩阵的维度
D.
使用边缘计算(Edge Computing)
确定
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[单选题] 因为我喜欢说话,喜欢说真话,给家里带来了很多的麻烦。所以写小说准备发表时,使用的笔名叫“莫言”,可事实...
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