【摘 要】
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随着互联网和移动智能终端的兴起发展,人类正面临严重的数据过载。为了解决这一问题,推荐系统应运而生。推荐系统通过分析用户的偏好和行为信息,建立用户模型,主动为用户推荐
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随着互联网和移动智能终端的兴起发展,人类正面临严重的数据过载。为了解决这一问题,推荐系统应运而生。推荐系统通过分析用户的偏好和行为信息,建立用户模型,主动为用户推荐其可能感兴趣的信息。然而由于数据规模的急剧增长,推荐系统面临严重的稀疏性和可扩展性难题,推荐性能急剧下降。结合当前推荐系统所面临的困境,本文提出了相应的改善措施。主要工作可概括如下:1.针对数据稀疏问题,本文将目前推荐系统常用的隐语义模型获得项目特征向量,然后分别通过线性回归和支持向量回归算法获得用户兴趣向量,并据此预测用户评分;最终得到两种算法模型,分别称为基于隐语义的局部加权线性回归混合推荐算法(LR-LFM)和基于隐语义的支持向量回归混合推荐算法(SVR-LFM)。其中LR-LFM适用于对实时性和模型可用性要求更高的情况,而SVR-LFM则适用于数据稀疏时追求推荐精度的场景。2.针对可扩展性和实时性问题,本文选取了更适合迭代运算的Spark计算模型实现了上文提出的SVR-LFM算法的并行化形式。通过分析该算法并行的数据依赖和通信开销,给出了详细的并行化思路和实现过程。3.最后本文使用python语言实现了前面提出的算法,并通过MovieLens数据集在实际平台上进行模型参数的训练及最终算法性能的检验。实验数据显示,本文提出的算法在稀疏数据情况下显著提高了算法精度,并行化后的SVR-LFM算法具有接近线性的加速比。
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