【摘 要】
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针对传统的协同过滤算法在推荐过程中存在的可扩展性差、推荐准确性低等问题,提出了一种基于动态加权的混合协同过滤算法(ItemBase_ALS collaborative filter,IACF)。该算法
【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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针对传统的协同过滤算法在推荐过程中存在的可扩展性差、推荐准确性低等问题,提出了一种基于动态加权的混合协同过滤算法(ItemBase_ALS collaborative filter,IACF)。该算法将基于项目的协同过滤算法(ItemBase CF)与基于矩阵分解的ALS推荐算法按照一定的权重进行混合,并在分布式平台Spark上得以实现,有效解决了算法扩展性问题。该混合算法首先分别利用ItemBase CF和ALS算法进行初步预测,然后选取能够反映其各自特性的因素,即项目近邻和隐藏特征,按照权重公式进行融
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