Spark平台下基于上下文信息的影片混合推荐
响应速度较慢和推荐内容与用户上下文信息匹配程度低是当前影片推荐系统迫切需要解决的问题.针对上述挑战,本文提出Spark平台下基于上下文信息的影片混合推荐方法.它通过利用分布式并行计算技术使Spark进行加速,来提高系统对于海量数据的检索与计算速度,从而减少了系统响应时间.同时该方法将”上下文推荐”和”交替最小二乘的协同过滤(ALS)”融合成一种混合推荐方法,从而提高了系统的推荐精度.实验结果表明本文所提出的混合推荐方法有不错的效果.
影片推荐系统 Spark平台 分布式并行计算 上下文信息 协同过滤 混合推荐思想
缪雪峰 陈群辉 胡罗凯 刘进
武汉大学计算机学院软件工程国家重点实验室,湖北武汉430070 湖北第二师范学院计算机学院,湖北武汉430070
国内会议
咸宁
中文
89-95
2015-11-07（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）