基于Spark的混合协同过滤算法改进与实现
New improvement and implementation of hybrid collaborative filtering algorithm based on Spark platform
1. 首都师范大学 信息工程学院 计算机科学与技术系, 北京 100048
2. 清华大学 计算机科学与技术系, 北京 100084
摘要
针对传统协同过滤在推荐过程中存在的稀疏性、扩展性以及个性化问题，通过引入算法集成的思想，旨在优化和改进一种新型的基于Spark平台下的混合协同过滤。借鉴Stacking集成学习思想，将多个弱推荐器线性加权组合，形成综合性强的推荐器。算法基于近邻协同过滤，结合分类、流行度、好评度等对近邻相似度计算策略进行优化，旨在改善相似度的合理性以及相似度计算的复杂度，在一定程度上改善了评分稀疏性的问题；算法结合Spark分布式计算平台，充分借鉴分布式平台的优点，利用其流式处理以及分布式存储结构等特性，设计并实现一种推荐算法的增量迭型，解决了协同过滤算法扩展性和实时性问题。实验数据采用UCI公用数据集MovieLens和NetFlix电影评分数据。实验结果表明，改进算法在推荐个性化、准确率以及扩展性上都有不错的表现，较以前同类型算法均有不同程度的提高，为推荐系统的应用提供一种可行的算法集成方案。
基金项目
北京市教委科技计划项目(KM201310028014)
出版信息
DOI: 10.19734/j.issn.1001-3695.2017.10.0933
出版期卷: 《计算机应用研究》 印刷出版, 2019年第36卷 第3期
所属栏目: 系统应用开发
出版页码: 855-860
文章编号: 1001-3695(2019)03-042-0855-06
发布历史
[2019-03-05] 印刷出版
引用本文
王源龙, 孙卫真, 向勇. 基于Spark的混合协同过滤算法改进与实现 [J]. 计算机应用研究, 2019, 36 (3): 855-860. (Wang Yuanlong, Sun Weizhen, Xiang Yong. New improvement and implementation of hybrid collaborative filtering algorithm based on Spark platform [J]. Application Research of Computers, 2019, 36 (3): 855-860. )
关于期刊
- 计算机应用研究 月刊
- Application Research of Computers
-
刊号
ISSN 1001-3695
CN 51-1196/TP
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