基于集群的协同过滤实时推荐系统研究

作     者：舒贵阳 辜丽川 冯娟娟 陈卫 赵子豪 王超 SHU Guiyang;GU Liehuan;FENG Juanjuan;CHEN Wei;ZHAO Zihao;WANG Chao

作者机构：安徽农业大学信息与计算机学院安徽合肥230036 

基　　金：国家自然科学基金项目(31371533) 

出 版 物：《洛阳理工学院学报（自然科学版）》 (Journal of Luoyang Institute of Science and Technology：Natural Science Edition)

年 卷 期：2018年第28卷第2期

页      码：71-77页

摘      要：大数据环境下的信息挖掘已成为推荐系统研究较为活跃的领域,通过对现有大数据处理框架的对比,采用Spark大数据计算处理引擎,结合基于隐式反馈的ALS协同过滤推荐算法,提出一种Spark框架下ALS算法并行化解决方案,设计了分布式流式计算系统(Spark Distributed-ALS,SD-ALS)。实验结果验证了ALS算法在Spark集群环境下预测精度与单机环境基本保持一致,随迭代次数的增大,RMSE逐渐趋于稳定,并且计算效率显著提升,满足实时推荐的性能要求。

主 题 词：流式数据 Spark ALS 协同过滤 推荐系统 

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

D　O　I：10.3969/j.issn.1674-5043.2018.02.015

馆 藏 号：203289673...