【摘 要】
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针对传统的基于物品(Item-Based)协同过滤算法处理海量数据时耗时过长和效率低下问题,提出基于Hadoop分布式平台以及Spark并行计算模型的Item-Based协同过滤算法。综合考虑推
【基金项目】
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江苏省自然科学基金项目(BK20150960)
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针对传统的基于物品(Item-Based)协同过滤算法处理海量数据时耗时过长和效率低下问题,提出基于Hadoop分布式平台以及Spark并行计算模型的Item-Based协同过滤算法。综合考虑推荐系统的执行效率和推荐质量,通过对ItemBased协同过滤算法的改进,实现一个Spark并行化的音乐推荐系统。选取部分KDD Cup比赛数据集在推荐系统中进行测试,为目标用户生成音乐推荐结果和评定推荐误差,实验结果表明,改进后的算法在执行效率和推荐质量方面有了显著提高。
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