基于Spark平台的电商推荐系统的设计分析

曹耀辉

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随着大数据时代的到来,大数据机器学习成为了重要的研究热点。电商网站越来越重视对于用户推荐系统的搭建,然而推荐系统对于要过滤的信息的规模往往是巨大的,Spark平台作为新一代计算框架,具有对大数据处理能力强等特点,大大提高了推荐系统的运行效率。本文基于Spark平台的以上特点,提出并设计了基于Spark平台的电商推荐系统,设计和实现了协同过滤算法,提高了系统的运行效率。实验结果表明基于Spark平台的推荐系统运行效率是Hadoop平台的8倍以上,增强了电商网站的用户体验。

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来源
《自动化与仪器仪表》 |2017年第7期|100-103|共4页
作者
曹耀辉;
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作者单位

陕西财经职业技术学院;

陕西咸阳712000;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类各种电子数字计算机;专家系统、知识工程;
关键词
Spark平台; RDD; 推荐系统; 并行化;

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