基于Spark平台ALS模型推荐算法的研究

摘要：

针对推荐系统的可扩性问题,该文比较了基于Hadoop实现ALS模型推荐算法与基于Spark平台实现ALS模型推荐算法的性能,通过在GroupLens网站提供的MovieLens数据集上的实验结果表明,Spark平台的计算性能更强.针对推荐系统的数据稀疏性问题,该文采用了ALS模型推荐算法.最后在Spark平台上使用Scala编程语言,对不同参数下的ALS模型进行训练,并在校验集中验证,获取了最佳参数下的模型.

关键词：MapReduce、Spark:ALS模型推荐算法:矩阵分解:迭代最小二乘法

所属期刊栏目：14

分类号：TP311(计算技术、计算机技术)

在线出版日期：2018-09-28（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共4页

页码：33-36