基于Spark的協(xié)同過(guò)濾并行化算法研究

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摘  要：協(xié)同過(guò)濾算法被大規(guī)模用于推薦系統(tǒng)中，隨著信息技術(shù)進(jìn)入一個(gè)新的高度，傳統(tǒng)的推薦技術(shù)在提高用戶的推薦準(zhǔn)確率和推薦時(shí)效性方面均存在缺陷。針對(duì)這兩個(gè)問(wèn)題，提出了一種基于用戶行為概率的協(xié)同過(guò)濾方法。根據(jù)Spark可以將中間結(jié)果存于內(nèi)存的優(yōu)點(diǎn)，將該方法基于Spark框架進(jìn)行并行化設(shè)計(jì)，實(shí)現(xiàn)分布式計(jì)算。（剩余5744字）