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题名基于Mahout分布式协同过滤推荐算法分析与实现
被引量:2
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作者
曾志浩
张琼林
姚贝
孙琪
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机构
湖南工业大学计算机与通信学院
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出处
《计算技术与自动化》
2015年第3期67-72,共6页
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基金
科技部科技支撑计划课题项目(2013BAJ10B14-5)
湖南省自然科学基金面上课题项目(14JJ2115)
湖南省教育厅科研重点项目(14A037)
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文摘
随着信息技术和互联网的发展,在信息过载的时代,用户面对海量的信息,难以正确选择。协同过滤推荐是个性化推荐中比较成熟的算法,但其稀疏性、冷启动、可扩展性问题仍然存在,尤其是不能应用于分布式推荐。在Hadoop平台上,Mahout实现了分布式基于项目的协同过滤推荐算法,该算法能够有效解决传统算法的海量数据处理的效率问题和可扩展性问题。实验结果表明,Mahout上基于项目的协同过滤推荐算法具有较好的计算高效性和可扩展性。
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关键词
分布式协同过滤
Mahout
推荐系统
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Keywords
distributed collaborative filtering
mahout
recommendation system
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分类号
TP391
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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题名基于数据流和点对点网络的分布式推荐算法
被引量:10
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作者
丛义昊
于艳华
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机构
北京邮电大学计算机学院
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出处
《计算机工程与应用》
CSCD
北大核心
2019年第1期64-69,148,共7页
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基金
国家自然科学基金(No.61702046)
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文摘
推荐算法是数据挖掘中应用最广泛的算法之一,目前的推荐算法主要是针对静态数据的,缺乏对动态数据的适应性,基于数据流的推荐算法是解决这一问题的方法。针对目前在分布式平台中采用参数服务器控制模型训练存在的滞后梯度和掉队者问题,提出了一种新的使用点对点参数交换网络代替参数服务器的方法,并在训练过程中引入遗忘策略和异常评分检测能力。在新的分布式流计算框架Flink上进行设计实现,并在经典的MovieLens-1m数据集上进行了实验。实验结果表明,该算法能够在保证推荐准确率的同时,降低一半通讯开销。
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关键词
在线矩阵分解
流计算
分布式协同过滤
点对点网络
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Keywords
online matrix factorization
stream computing
distributed collaborative filtering
peer-to-peer network
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分类号
TP301.6
[自动化与计算机技术—计算机系统结构]
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