【摘 要】
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在传统的基于内容的推荐算法中,用户模型和物品模型的构建都是以新闻、社交、购物、视频、图书等单一领域内的数据为基础,而对用户在交错领域内行为的综合分析尝试较少.推荐系统需要在大规模用户情况下依然具备快速产生推荐结果的能力,串行算法已经无法完成这个任务.本文使用中文信息学会社会媒体处理专业委员会提供的SMP2015微博数据集,在Spark集群环境下并行计算微博用户的TF-IDF特征向量作为跨领域用户模
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在传统的基于内容的推荐算法中,用户模型和物品模型的构建都是以新闻、社交、购物、视频、图书等单一领域内的数据为基础,而对用户在交错领域内行为的综合分析尝试较少.推荐系统需要在大规模用户情况下依然具备快速产生推荐结果的能力,串行算法已经无法完成这个任务.本文使用中文信息学会社会媒体处理专业委员会提供的SMP2015微博数据集,在Spark集群环境下并行计算微博用户的TF-IDF特征向量作为跨领域用户模型,为下一步实现并行的大规模的跨领域的基于内容的推荐算法准备基础数据.实验结果表明,基于Spark的用户特征向量提取具有高可扩展性,通过增加Spark集群中的CPU核心数能显著缩短构建大规模用户特征向量的计算时间.
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