一种数据冗余感知的推荐系统计算方法及系统

本发明公开了一种数据冗余感知的推荐系统计算方法及系统，该方法包括：在推荐模型的数据图的构建过程中，将嵌入层的前向传播和反向传播阶段通过查找和合并操作进行统一处理；在查询和筛选过程中实时识别训练过程中的可重用数据；在推荐过程中利用识别出的可重用数据，生成参考子图，并将其作为候选推荐列表；设计一个通用的NMP架构，为嵌入层的整个训练过程即从统一到重用的过程提供无冗余的近存储加速，对参考子图进行处理，以加速获取最终的候选推荐列表。本发明为整个嵌入层训练过程提供了无冗余的近存储加速，在嵌入层的前向和反向训练阶段消除了内存访问和计算上的冗余，加速了推荐模型的整个训练过程。