【摘 要】
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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
【基金项目】
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国家自然科学基金项目(31371533)
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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。
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