【摘 要】
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针对交替最小二乘法（ALS）在处理大数据集时所面临的处理速度和计算资源问题,提出了基于相似用户索引的分布式矩阵分解推荐算法。首先算法基于用户的评分行为找到用户之间的最近
【基金项目】
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云南省教育厅科学研究基金资助项目（2014Y145）
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针对交替最小二乘法（ALS）在处理大数据集时所面临的处理速度和计算资源问题,提出了基于相似用户索引的分布式矩阵分解推荐算法。首先算法基于用户的评分行为找到用户之间的最近邻,然后使用Spark平台运行提出的算法,并产生推荐。在GroupLens网站上提供的MovieLens数据集上进行仿真实验,实验结果表明,提出的算法能够有效解决ALS对于大数据集运行效率低及在云环境中可扩展性较差的问题。
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