本文關(guān)鍵詞：基于相似用戶索引和ALS矩陣分解的推薦算法研究

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【摘要】：針對(duì)交替最小二乘法(ALS)在處理大數(shù)據(jù)集時(shí)所面臨的處理速度和計(jì)算資源問題,提出了基于相似用戶索引的分布式矩陣分解推薦算法。首先算法基于用戶的評(píng)分行為找到用戶之間的最近鄰,然后使用Spark平臺(tái)運(yùn)行提出的算法,并產(chǎn)生推薦。在GroupLens網(wǎng)站上提供的MovieLens數(shù)據(jù)集上進(jìn)行仿真實(shí)驗(yàn),實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,提出的算法能夠有效解決ALS對(duì)于大數(shù)據(jù)集運(yùn)行效率低及在云環(huán)境中可擴(kuò)展性較差的問題。
【作者單位】： 云南師范大學(xué)信息學(xué)院;
【關(guān)鍵詞】： 交替最小二乘法 最近鄰 推薦算法 Spark
【基金】：云南省教育廳科學(xué)研究基金資助項(xiàng)目(2014Y145)
【分類號(hào)】：TP391.3
【正文快照】： 個(gè)性化推薦系統(tǒng)如同一個(gè)信息過(guò)濾器,只把有用的信息提供給用戶,有效解決了信息過(guò)載的問題。協(xié)同過(guò)濾算法[1]是最成功的個(gè)性化推薦技術(shù)之一,被廣泛應(yīng)用于很多領(lǐng)域。然而,在現(xiàn)實(shí)生活中用戶和物品的數(shù)量龐大,而消費(fèi)者通常只對(duì)一小部分物品進(jìn)行評(píng)分,造成了評(píng)分矩陣嚴(yán)重稀疏,這導(dǎo)致

【參考文獻(xiàn)】

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【共引文獻(xiàn)】

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【相似文獻(xiàn)】

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4 周玉妮;鄭會(huì)頌;;基于瀏覽路徑選擇的蟻群推薦算法:用于移動(dòng)商務(wù)個(gè)性化推薦系統(tǒng)[A];社會(huì)經(jīng)濟(jì)發(fā)展轉(zhuǎn)型與系統(tǒng)工程——中國(guó)系統(tǒng)工程學(xué)會(huì)第17屆學(xué)術(shù)年會(huì)論文集[C];2012年

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6 梁莘q，

本文編號(hào)：1111412