基于Spark技术的ALS推荐算法的可扩放性研究

• 作者: 祝永志
• 来源期刊: 电子技术
• 关键词: 推荐算法 ALS Spark 可扩放性 并行度
• 年，卷（期）: 2018,（6）
• 所属期刊栏目: 电子技术研发
• 页码范围: 27-29,26
• 页数: 4页
• 字数: 2648字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1000-0755.2018.06.007

摘要

推荐系统因其能依据用户特征及行为特点,向用户提供个性化推荐服务,而成为目前研究的热点.文章基于Spark平台对ALS推荐算法进行优化研究.在Movielens数据集上的实验表明,基于分布式平台的ALS推荐算法较好地客服了因数据稀疏性带来的冷启动问题,提高了系统的可扩放性,提高了并行度.

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