【摘 要】
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随着移动互联网的飞速发展,人们面临的信息过载的问题日益严重,大数据场景下对用户的推荐面临着巨大困难。为了解决推荐时效性、准确度、大数据量,提出了一种基于Spark的实时
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随着移动互联网的飞速发展,人们面临的信息过载的问题日益严重,大数据场景下对用户的推荐面临着巨大困难。为了解决推荐时效性、准确度、大数据量,提出了一种基于Spark的实时情境推荐算法。该算法在协同过滤的基础上融合了情境过滤,以Kafka作为实时消息收发器,以Spark Streaming来处理实时流数据,增强了算法的准确性和时效性。实验证明,该算法和传统协同过滤算法相比,准确率和时效性更高,且在大数据场景下更有优势。
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