推荐系统帮助用户在海量数据中更便捷地找到他们最感兴趣的内容.但推荐系统存在可信度低、推荐结果的可解释性不足、可扩展性不好、随着用户数量的增大,计算时间增长且精度较低、数据稀疏性和冷启动等问题.为此提出基于交替最小二乘法(alternating least squares,ALS)的推荐系统优化算法,在ALS基础上对两个部分进一步优化:第一部分采用L-BFGS(limited-memory broyden-fletcher-goldfarb-shanno)算法使搜索方向快速计算出来;第二部分采用阻尼牛顿法求解步长因子.在Spark平台上加以验证,取得较好效果.
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