【摘 要】
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为了提高智能推荐系统的性能,采用狼群优化的K-means聚类挖掘实现数据分类,通过协同过滤完成智能推荐.为了提高推荐效率,引入Spark平台多节点完成聚类和推荐.建立用户和资源的K-means聚类模型,采用狼群优化算法对初始类别中心点进行优化,以提高聚类准确度,根据用户和资源的类别属性获得用户-资源评分数据,最后建立协同过滤智能推荐模型.根据推荐效率要求,将推荐模型部署至Spark平台,实现聚类和智能推荐的分布式运算.实验证明,通过合理设置聚类中心点数目,结合Spark平台多节点运算,与常用推荐算法对比,
【机 构】
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广州理工学院 计算机科学与工程学院,广东 广州510540;华南师范大学 计算机学院,广东 广州530631;华南农业大学 电子工程学院,广东 广州510642
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为了提高智能推荐系统的性能,采用狼群优化的K-means聚类挖掘实现数据分类,通过协同过滤完成智能推荐.为了提高推荐效率,引入Spark平台多节点完成聚类和推荐.建立用户和资源的K-means聚类模型,采用狼群优化算法对初始类别中心点进行优化,以提高聚类准确度,根据用户和资源的类别属性获得用户-资源评分数据,最后建立协同过滤智能推荐模型.根据推荐效率要求,将推荐模型部署至Spark平台,实现聚类和智能推荐的分布式运算.实验证明,通过合理设置聚类中心点数目,结合Spark平台多节点运算,与常用推荐算法对比,所提算法可以获得更准确的推荐性能,在大规模数据的智能推荐系统中更能满足实时性要求,智能推荐效率高.
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