【摘 要】
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随着互联网的高速发展,推荐系统在互联网中的应用越来越广泛。推荐系统通过分析用户历史数据信息发现用户感兴趣的信息,进而将这些信息推荐给目标用户。在学术界,有许多推荐算法被提出。其中,基于用户的协同过滤推荐算法是推荐系统中应用最广泛的推荐算法之一。基于用户的协同过滤推荐算法不需要用户提供明确的需求。算法通过找到目标用户兴趣相似的近邻用户,然后将近邻用户喜欢的、并且目标用户没有关注过的项目推荐给目标用户
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随着互联网的高速发展,推荐系统在互联网中的应用越来越广泛。推荐系统通过分析用户历史数据信息发现用户感兴趣的信息,进而将这些信息推荐给目标用户。在学术界,有许多推荐算法被提出。其中,基于用户的协同过滤推荐算法是推荐系统中应用最广泛的推荐算法之一。基于用户的协同过滤推荐算法不需要用户提供明确的需求。算法通过找到目标用户兴趣相似的近邻用户,然后将近邻用户喜欢的、并且目标用户没有关注过的项目推荐给目标用户。但基于用户的协同过滤推荐算法在进行用户相似度计算时,仍然受到项目热度以及用户共同评分数量的影响的问题,仍需进一步的改进。同时,随着数据规模的逐渐增大,推荐算法的运行时间也随之增加,现有的推荐算法在处理海量数据时效率较低。针对上述提到的问题,对基于用户的协同过滤推荐算法主要进行如下两个方面的改进:（1）针对基于用户的协同过滤推荐算法在计算用户相似度时,没有考虑项目热度的问题,进行改进。通常用户关注过多的项目,都属于热门的项目,然而这一类项目很难反映用户的相似度。反而冷门项目更能反映用户之间具有相同的爱好,更能反映用户之间的相似度。考虑项目热度对推荐算法的影响,将热门项目惩罚因子,融入到本文推荐算法的用户相似度计算公式中,对用户相似度计算进行改进。针对基于用户的协同过滤推荐算法使用修正余弦相似度公式进行用户相似度计算时,没有考虑相似度结果受共同评分数量多少的影响问题,将已经添加热门项目惩罚因子的用户相似度计算方法进一步改进。并在此基础上,充分考虑用户相似度计算受共同评分数量的影响。引入JS散度作为修正因子,从概率分布的角度,对用户的相似度结果进行修正。（2）将改进后的串行推荐算法,基于Spark平台设计并行推荐算法。该并行推荐算法从Hadoop平台的HDFS分布式文件系统上读取数据。主要使用算子对RDD和Data Frame进行数据操作,把用户数据转换成可被操作的新的RDD和能够被SQL指令直接处理的Data Frame。本文并行推荐算法的设计过程分为四个阶段。第一个阶段,为数据预处理过程设计并行算法。将原始数据集RDD划分分片到多个节点中,在多个节点的不同任务中,并行执行数据分割操作。第二个阶段,对用户相似度计算过程设计并行算法。用户相似度阶段任意用户之间的笛卡儿积计算过程设计并行算法。第三个阶段为用户评分预测过程设计并行算法,将目标用户利用评分预测模型计算预测评分的过程进行并行算法设计。第四个阶段对目标用户推荐过程设计并行算法。将所有用户的评分预测结果降序排列的过程进行并行算法设计。
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