基于Spark的Hybrid推荐算法的研究与实现

• 作者: 祝永志
• 来源期刊: 电子技术
• 关键词: Hybrid推荐算法 ALS Spark 可扩放性 协同过滤
• 年，卷（期）: 2018,（12）
• 所属期刊栏目: 电子技术研发
• 页码范围: 59-62
• 页数: 4页
• 字数: 3438字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1000-0755.2018.12.018

摘要

协同过滤推荐技术作为推荐系统的一个重要分支,成为目前应用最广泛的一种推荐算法.但协同过滤算法仍然显露出数据稀疏性问题、可扩展性问题等.为解决上述问题,文章提出了基于Spark平台的基于ALS算法和物品相似度相结合的混合协同过滤算法.本文算法在一定程度上解决了因数据量不足带来的数据稀疏性问题,基于Spark分布式并行计算框架技术也解决了可扩展性问题,同时又提高了算法推荐的准确性.基于Movielens数据集的实验表明,文章算法具有可扩展性高、响应时间短以及推荐精度高等特点.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	祝永志	曲阜师范大学信息科学与工程学院	77	392	10.0	16.0