基于交替最小二乘法的Spark个性化影片推荐系统

葛苏慧; 万泉; 白成杰

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基于交替最小二乘法的Spark个性化影片推荐系统

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针对基于k-means的传统推荐系统可信度低、计算时间长、精度低等问题,该文提出了交替最小二乘(ALS)协同过滤优化算法——拟牛顿法.采用Spark统一部署环境,基于ALS法矩阵分解的协同过滤算法,并使用SQL数据库搭建推荐系统后端.后端算法使用IntelliJ IDEA编译运行Scala语言,并打包程序生成JAR包.前端开发使用Express框架和Jade模版引擎,将系统前端所产生的数据与影片信息数据存储在MySQL数据库中,并使用Node.js语言搭建动态网页呈现推荐结果.与传统协同过滤算法进行实验效果对比,研究结果表明,使用优化算法的推荐系统降低了推荐时间,提高了推荐准确率.

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来源
《南京理工大学学报（自然科学版）》|2020年第5期|583-589|共7页
作者
葛苏慧; 万泉; 白成杰;
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作者单位

青岛工程职业学院信息工程学院山东青岛266300;

青岛工程职业学院信息工程学院山东青岛266300;

山东师范大学信息科学与工程学院山东济南250358;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类 TP389.01;
关键词
交替最小二乘; 影片; 推荐系统; 协同过滤; 矩阵分解;

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