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| 基于Spark MLlib协同过滤算法的美食推荐系统研究 | |
| 作者姓名： | 徐林 |
| 作者单位： | 韩山师范学院 计算机与信息工程学院,广东 潮州,521041 |
| 基金项目： | 广东省潮州市科技局公益技术研究与应用示范基金资助项目( 2016GY30) |
| 摘 要： | 针对交替最小二乘法中矩阵稀疏度较大时推荐结果的准确性下降问题，提出了一种改进的协同过滤算法。该算法根据用户对各种潮州美食的评分，结合其他用户的兴趣相似度，并利用潮州美食属性特征的相似度作为权重因子进行矩阵补全。实验结果表明，改进算法的平均MAE( Mean Absolute Error) 值为0． 583，有效地提高了推荐精度。 |
| 关 键 词： | SparkMLlib算法库 美食推荐系统 协同过滤算法 交替最小二乘法 矩阵补全 |
| 收稿时间： | 2018-12-10 |
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