融合朴素贝叶斯和协同过滤的外卖推荐并行算法研究

• 作者: 刘其成 牟春晓 鲍凯丽
• 来源期刊: 计算机应用与软件
• 学科: 工学
• 关键词: 外卖 协同过滤 朴素贝叶斯 ALS算法 并行
• 年，卷（期）: 2019,（11）
• 所属期刊栏目: 算法
• 页码范围: 250-255,285
• 页数: 7页
• 分类号: TP3
• 字数: 5643字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1000-386x.2019.11.040

摘要

为了提高个性化外卖推荐系统的准确率,结合传统的协同过滤算法中存在的数据稀疏性问题,提出一种融合朴素贝叶斯和协同过滤的外卖推荐并行算法.采用并行的朴素贝叶斯分类算法构建外卖评论文本情感分类器,量化评论文本情感值;结合评分数值构建外卖综合评分模型;将综合评分结果整合到推荐系统的训练集,利用优化的并行ALS算法进行推荐.实验结果表明,该推荐算法不仅在推荐准确率上有一定的提高,还具有良好的加速比.该算法应用于个性化外卖推荐是可行和有效的.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	刘其成	烟台大学计算机与控制工程学院	32	275	9.0	15.0
2	牟春晓	烟台大学计算机与控制工程学院	5	9	2.0	3.0
3	鲍凯丽	烟台大学计算机与控制工程学院	1	0	0.0	0.0