【摘 要】
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随着大数据时代的到来,大数据机器学习成为了重要的研究热点。电商网站越来越重视对于用户推荐系统的搭建,然而推荐系统对于要过滤的信息的规模往往是巨大的,Spark平台作为新
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随着大数据时代的到来,大数据机器学习成为了重要的研究热点。电商网站越来越重视对于用户推荐系统的搭建,然而推荐系统对于要过滤的信息的规模往往是巨大的,Spark平台作为新一代计算框架,具有对大数据处理能力强等特点,大大提高了推荐系统的运行效率。本文基于Spark平台的以上特点,提出并设计了基于Spark平台的电商推荐系统,设计和实现了协同过滤算法,提高了系统的运行效率。实验结果表明基于Spark平台的推荐系统运行效率是Hadoop平台的8倍以上,增强了电商网站的用户体验。
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