【摘 要】
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传统资源协同过滤推荐算法MAE值偏高,因此提出基于Spark架构的艺术学慕课资源协同过滤推荐算法。采用分级响应形式,建立用户 资源评分关系模型,用户对资源的评分减掉该用户评
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传统资源协同过滤推荐算法MAE值偏高,因此提出基于Spark架构的艺术学慕课资源协同过滤推荐算法。采用分级响应形式,建立用户 资源评分关系模型,用户对资源的评分减掉该用户评分平均值,完成资源协同过滤相似度计算的优化,引入集成度高的Spark架构,预测用户对资源的评分并生成推荐列表,实现艺术学慕课资源的精准推荐。经过与两种传统算法的对比实验结果可知,研究的算法在不同比例训练集和测试集的情况下,MAE值均低于两种传统方法,说明基于Spark架构的艺术学慕课资源协同过滤推荐算法推荐精度更高,性能更好。
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