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基于Spark的协同过滤算法的研究
基于Spark的协同过滤算法的研究
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摘要：
随着互联网的普及,人们从海量的信息中搜索出自己所需要的信息无疑变得非常困难.推荐系统能够通过分析用户的兴趣和行为而智能地向用户推荐所需信息,因而得到人们的青睐,并激发了各界人士对它的研究兴趣.基于ALS的协同过滤推荐算法是推荐系统中比较常用的一种通过矩阵分解技术进行推荐的算法,它通过综合大量的用户评分数据进行计算,并存储计算过程中产生的庞大特征矩阵,如果在单节点上运行可能会遇到计算速度的瓶颈.Spark是一种新型的分布式大数据通用计算平台,具有优异的计算性能,本文主要对现有的基于ALS的协同过滤算法和Spark进行了研究,实现了基于ALS的协同过滤算法在Spark上的并行化运行,并且通过实验与Hadoop对比证明了该算法在Spark上运行的快速性.
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期刊影响力
系统仿真技术
主办单位：
同济大学
出版周期：
季刊
ISSN：
1673-1964
CN：
31-1945/TP
开本：
大16开
出版地：
上海市四平路1239号同济大学242信箱
邮发代号：
创刊时间：
2005
语种：
chi
出版文献量（篇）
971
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