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(shù)據(jù)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(nèi)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(jù)歷史數(shù)據(jù)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(jié)果置于內(nèi)存中作為下次迭代的輸入；最后，迭代結(jié)束時得到矩陣推薦模型。通過在GroupLens網(wǎng)站上提供的MovieLens數(shù)據(jù)集上的實驗結(jié)果表明，加速（Speedup）值達(dá)到了線性的結(jié)果，該算法可以提高協(xié)同過濾推薦算法在大數(shù)據(jù)規(guī)模下的執(zhí)行效率。
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