基于Spark的协同过滤推荐算法研究

目前,经过国内外专家和学者长时间的应用与研究,协同过滤推荐算法的优势日益明显,并且逐步成为推荐系统的主流算法。新兴的计算框架Spark得益于基于内存计算的优势,与传统的MapReduce大数据计算框架在运算效率上比较有着显著的提高。通过在Spark计算框架下进行各种协同过滤推荐算法的准确识别率的对比得出结论,基于ALS优化的隐语义模型,在几种协同过滤算法中具有较高准确率。