【摘 要】
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随着互联网的蓬勃发展,数据过载日益严重,实现信息的快速高效挖掘极具价值。近年来兴起的推荐系统融合了信息挖掘和人工智能技术,契合了网络信息挖掘的需求。在传统的推荐系统中,存在着冷启动、数据稀疏以及扩展性等问题,制约着技术的进一步发展;同时单一的推荐算法效果较差,已经无法满足用户日益增长的需求。针对上述问题,本文在调研了大量推荐系统和大数据处理框架后,提出了一种基于分区混合模式的电影推荐系统,并在Sp
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随着互联网的蓬勃发展,数据过载日益严重,实现信息的快速高效挖掘极具价值。近年来兴起的推荐系统融合了信息挖掘和人工智能技术,契合了网络信息挖掘的需求。在传统的推荐系统中,存在着冷启动、数据稀疏以及扩展性等问题,制约着技术的进一步发展;同时单一的推荐算法效果较差,已经无法满足用户日益增长的需求。针对上述问题,本文在调研了大量推荐系统和大数据处理框架后,提出了一种基于分区混合模式的电影推荐系统,并在Spark分布式平台上搭建实现。相关研究工作如下:（1）针对LFM算法在小样本数据集上的数据稀疏问题,引入了基于TF-IDF的UGC算法进行优化,将UGC和LFM融合处理后作为新的离线推荐算法。实验结果表明,相比于单一的LFM算法,改进后的算法的三项性能评价指标都有一定的提升。因此通过算法融合的方式可以弥补单一算法的缺陷,UGC算法起到了辅助修正LFM算法误差的作用。（2）针对目前Spark生态圈中主流的余弦相似度在线推荐算法所存在的缺陷,引入流形空间中测地线度量,并实现了相应的算法。所提出的新的推荐算法既考虑了数值的差异,也兼顾了电影数据分布的空间结构。实验结果表明,作为信息几何领域与大数据在线推荐领域的一个有益结合,所提出测地线算法的三项性能指标与传统余弦相似度等算法相比具有明显的优势。（3）基于上述改进后的离线和在线推荐算法,严格按照软件工程的思维,从实现和性能两方面综合考虑,设计并搭建了一套完整的、能够与用户友好交互的电影推荐系统。整个推荐系统基于分区混合模式来设计,并由在线推荐区、离线推荐区和热门统计推荐区三大部分组成,具备常用的查看、评分和搜索等基础功能。该系统能够稳定高效地完成预设推荐,验证了分区混合模式应用的可行性和有效性。
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