【摘 要】
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随着互联网数据量的不断扩大,数据的实时推荐需求已经不能被传统的推荐模型所满足,协同过滤推荐算法的不足也越来越明显。为此,通过大数据计算框架Spark平台构建基于模型的推荐算法来更好地应对海量数据实时推荐的问题。首先,通过预先设定的计算方法进行模型的构建;同时将一种改进的余弦相似度算法应用到模型中,不仅可以缩短推荐实现的时间,而且可以提高推荐性能。实验结果表明,该算法和传统协同过滤算法相比,提高了准
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随着互联网数据量的不断扩大,数据的实时推荐需求已经不能被传统的推荐模型所满足,协同过滤推荐算法的不足也越来越明显。为此,通过大数据计算框架Spark平台构建基于模型的推荐算法来更好地应对海量数据实时推荐的问题。首先,通过预先设定的计算方法进行模型的构建;同时将一种改进的余弦相似度算法应用到模型中,不仅可以缩短推荐实现的时间,而且可以提高推荐性能。实验结果表明,该算法和传统协同过滤算法相比,提高了准确率和时效性,验证了系统可较好地满足用户的实时需求。
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