典型文献
基于Spark的协同过滤并行化算法研究
文献摘要：
协同过滤算法被大规模用于推荐系统中,随着信息技术进入一个新的高度,传统的推荐技术在提高用户的推荐准确率和推荐时效性方面均存在缺陷.针对这两个问题,提出了一种基于用户行为概率的协同过滤方法.根据Spark可以将中间结果存于内存的优点,将该方法基于Spark框架进行并行化设计,实现分布式计算.算法采用Movie Lens等数据集进行测试.结果表明,分布式设计的方案在准确率和效率方面均有提升.
文献关键词：
推荐系统;协同过滤;Spark;用户行为
中图分类号：
作者姓名：
孟祥宇;邱亮
作者机构：
黑龙江大学,黑龙江哈尔滨 150080
文献出处：
引用格式：
[1]孟祥宇;邱亮-.基于Spark的协同过滤并行化算法研究)[J].现代信息科技,2022(19):61-63,66
A类：
并行化算法
B类：
Spark,算法研究,协同过滤算法,推荐系统,存在缺陷,用户行为,过滤方法,并行化设计,分布式计算,Movie,Lens
AB值：
0.308008
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