Spark个性化地点推荐系统

• 作者: 黄东 陈光 李海滨 杨朔
• 来源期刊: 辽宁工程技术大学学报（自然科学版）
• 关键词: 推荐系统 Spark框架 加权矩阵分解 个性化地点推荐 迭代计算 相似计算
• 年，卷（期）: 2020,（6）
• 页码范围: 533-540
• 页数: 8页
• 分类号: TP391
• 语种: 中文

摘要

针对传统的Hadoop MapReduce框架下数据计算效率低下的问题,选用基于内存迭代计算的Spark框架,提出融合用户偏好与上下文信息的加权矩阵分解算法,设计并实现了针对目标用户的个性化地点推荐系统.结果表明,系统的整体架构分为数据源、数据仓库、核心业务与数据展示4个模块,模块间的稳定传输保证了推荐系统的顺利运行.在真实数据集的基础上对系统进行了实验测试,验证了设计系统的高准确率与高召回率.