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推荐系统因其能依据用户特征及行为特点,向用户提供个性化推荐服务,而成为目前研究的热点。文章基于Spark平台对ALS推荐算法进行优化研究。在Movielens数据集上的实验表明,基于分布式平台的ALS推荐算法较好地客服了因数据稀疏性带来的冷启动问题,提高了系统的可扩放性,提高了并行度。
基于Spark技术的ALS推荐算法的可扩放性研究
【摘 要】
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推荐系统因其能依据用户特征及行为特点,向用户提供个性化推荐服务,而成为目前研究的热点。文章基于Spark平台对ALS推荐算法进行优化研究。在Movielens数据集上的实验表明,基
【机 构】
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曲阜师范大学信息科学与工程学院;
【出 处】
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电子技术
【发表日期】
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2004年期
【基金项目】
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山东省自然科学基金(ZR2013FL015);山东省研究生教育创新资助计划(SDYY12060)
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