Spark平台下KNN-ALS模型推荐算法

来源 :华侨大学学报:自然科学版 | 被引量 : 0次 | 上传用户：silencegrrr

【摘要】

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考虑Spark大数据平台内存计算框架在迭代计算的优势,提出Spark平台下KNN-ALS模型的推荐算法.针对矩阵分解算法只考虑隐含信息而忽视相似度信息的缺陷,将相似度信息加入评分预

【作者】

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邹小波王佳斌詹敏

【机构】

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华侨大学工学院

【出处】

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华侨大学学报:自然科学版

【发表日期】

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2019年2期

【关键词】

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【基金项目】

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国家自然科学基金青年科学基金资助项目(61505059),福建省厦门市科技局产学研科技创新项目(3502Z20173046),华侨大学研究生科研创新能力培养计划项目(1511422010).

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考虑Spark大数据平台内存计算框架在迭代计算的优势,提出Spark平台下KNN-ALS模型的推荐算法.针对矩阵分解算法只考虑隐含信息而忽视相似度信息的缺陷,将相似度信息加入评分预测中,并采用适合并行化的交替最小二乘法进行模型最优.在MovieLens数据集上的实验表明:该算法能够提高协同过滤推荐算法在大数据集下的处理效率,且加速比也达到并行处理的线性要求,相比其他方法有较好的精度.

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