【摘 要】
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针对传统的Hadoop MapReduce框架下数据计算效率低下的问题,选用基于内存迭代计算的Spark框架,提出融合用户偏好与上下文信息的加权矩阵分解算法,设计并实现了针对目标用户的
【机 构】
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青岛理工大学信息与控制工程学院,山东青岛266520;青岛光电工程技术研究院北斗导航研究室,山东青岛266011
【出 处】
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辽宁工程技术大学学报（自然科学版）
论文部分内容阅读
针对传统的Hadoop MapReduce框架下数据计算效率低下的问题,选用基于内存迭代计算的Spark框架,提出融合用户偏好与上下文信息的加权矩阵分解算法,设计并实现了针对目标用户的个性化地点推荐系统.结果表明,系统的整体架构分为数据源、数据仓库、核心业务与数据展示4个模块,模块间的稳定传输保证了推荐系统的顺利运行.在真实数据集的基础上对系统进行了实验测试,验证了设计系统的高准确率与高召回率.
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