本文關(guān)鍵詞：基于相似用戶索引和ALS矩陣分解的推薦算法研究

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【摘要】：針對交替最小二乘法(ALS)在處理大數(shù)據(jù)集時所面臨的處理速度和計算資源問題,提出了基于相似用戶索引的分布式矩陣分解推薦算法。首先算法基于用戶的評分行為找到用戶之間的最近鄰,然后使用Spark平臺運行提出的算法,并產(chǎn)生推薦。在GroupLens網(wǎng)站上提供的MovieLens數(shù)據(jù)集上進行仿真實驗,實驗結(jié)果表明,提出的算法能夠有效解決ALS對于大數(shù)據(jù)集運行效率低及在云環(huán)境中可擴展性較差的問題。
【作者單位】： 云南師范大學信息學院;
【關(guān)鍵詞】： 交替最小二乘法 最近鄰 推薦算法 Spark
【基金】：云南省教育廳科學研究基金資助項目(2014Y145)
【分類號】：TP391.3
【正文快照】： 個性化推薦系統(tǒng)如同一個信息過濾器,只把有用的信息提供給用戶,有效解決了信息過載的問題。協(xié)同過濾算法[1]是最成功的個性化推薦技術(shù)之一,被廣泛應用于很多領(lǐng)域。然而,在現(xiàn)實生活中用戶和物品的數(shù)量龐大,而消費者通常只對一小部分物品進行評分,造成了評分矩陣嚴重稀疏,這導致

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6 梁莘q，

本文編號：1111412