【摘 要】
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推荐算法是数据挖掘领域中应用最广泛的技术之一,目前的推荐算法主要针对静态数据,缺乏对流式数据的适应性,和实时变化性的要求.本文提出了一种实时推荐算法,该算法每隔一定
【机 构】
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北京邮电大学计算机学院,北京,100876中科院信息工程研究所,北京,100093;
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推荐算法是数据挖掘领域中应用最广泛的技术之一,目前的推荐算法主要针对静态数据,缺乏对流式数据的适应性,和实时变化性的要求.本文提出了一种实时推荐算法,该算法每隔一定时间间隔离线更新商品特征矩阵和相似度矩阵,可以在用户实时评分之后,立刻根据用户最近一段时间的评分,产生实时推荐列表.并且在新的分布式流计算框架Flink上实现了一个电商推荐系统,在renttherunway数据集上进行了实验.实验结果表明,该算法能够在保证推荐准确率和可扩展性的同时,满足实时性和变化率的要求.
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