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基于Spark的矩陣分解并行化算法

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  針對傳統(tǒng)矩陣分解算法在處理海量數據信息時所面臨的處理速度和計算資源的瓶頸問題,利用Spark在內存計算和迭代計算上的優(yōu)勢,提出了Spark框架下的矩陣分解并行化算法。首先,依據歷史數據矩陣初始化用戶因子矩陣和項目因子矩陣;其次,迭代更新因子矩陣,將迭代結果置于內存中作為下次迭代的輸入;最后,迭代結束時得到矩陣推薦模型。通過在GroupLens網站上提供的MovieLens數據集上的實驗結果表明,加速(Speedup)值達到了線性的結果,該算法可以提高協(xié)同過濾推薦算法在大數據規(guī)模下的執(zhí)行效率。

基于Spark的矩陣分解并行化算法

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