基于Spark平台的电商推荐系统的设计分析

作     者：曹耀辉 

作者机构：陕西财经职业技术学院陕西咸阳712000 

出 版 物：《自动化与仪器仪表》 (Automation & Instrumentation)

年 卷 期：2017年第7期

页      码：100-103页

摘      要：随着大数据时代的到来,大数据机器学习成为了重要的研究热点。电商网站越来越重视对于用户推荐系统的搭建,然而推荐系统对于要过滤的信息的规模往往是巨大的,Spark平台作为新一代计算框架,具有对大数据处理能力强等特点,大大提高了推荐系统的运行效率。本文基于Spark平台的以上特点,提出并设计了基于Spark平台的电商推荐系统,设计和实现了协同过滤算法,提高了系统的运行效率。实验结果表明基于Spark平台的推荐系统运行效率是Hadoop平台的8倍以上,增强了电商网站的用户体验。

主 题 词：Spark平台 RDD 推荐系统 并行化 

学科分类：12[管理学] 1201[管理学-管理科学与工程类] 08[工学] 081104[081104] 0835[0835] 081201[081201] 0811[工学-水利类] 0812[工学-测绘类] 

D　O　I：10.14016/j.cnki.1001-9227.2017.07.100

馆 藏 号：203254359...