La surcharge d'informations est l'un des probl mes les plus importants de nos jours. On peut l'observer dans diff rents domaines, notamment dans le monde des affaires, et en particulier dans celui de l'information. La fiabilit des sites d'information est g n ralement d termin e par la quantit d'informations ajout es au portail. Les sites d'information les plus populaires publient ainsi de nombreux articles chaque jour. La solution classique g n ralement utilis e pour traiter la surcharge d'informations est la recommandation. Dans ce livre, nous valuons le clustering MapReduce k-means et fuzzy k-means pour une recommandation bas e sur le contenu des articles d'actualit , bas e sur la distance euclidienne et la recherche de similarit cosinus. Cette approche se compose de deux phases d'op ration.
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