基于Spark的矩阵分解推荐算法

• 作者: 贾明正 郑凤飞 黄文培
• 来源期刊: 计算机应用
• 学科: 工学
• 关键词: 协同过滤 推荐算法 矩阵分解 迭代最小二乘法 Spark
• 年，卷（期）: 2015,（10）
• 所属期刊栏目: 第十五届中国机器学习会议(CCML2015)论文
• 页码范围: 2781-2783,2788
• 页数: 4页
• 分类号: TP301.6
• 字数: 3224字
• 语种: 中文
• DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2015.10.2781

摘要

针对传统矩阵分解算法在处理海量数据信息时所面临的处理速度和计算资源的瓶颈问题,利用Spark在内存计算和迭代计算上的优势,提出了Spark框架下的矩阵分解并行化算法.首先,依据历史数据矩阵初始化用户因子矩阵和项目因子矩阵;其次,迭代更新因子矩阵,将迭代结果置于内存中作为下次迭代的输入;最后,迭代结束时得到矩阵推荐模型.通过在GroupLens网站上提供的MovieLens数据集上的实验结果表明,加速比(Speedup)值达到了线性的结果,该算法可以提高协同过滤推荐算法在大数据规模下的执行效率.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	黄文培	西南交通大学信息科学与技术学院	34	277	11.0	15.0
2	郑凤飞	西南交通大学信息科学与技术学院	1	33	1.0	1.0
3	贾明正	西南交通大学信息科学与技术学院	1	33	1.0	1.0