基于聚類和Spark框架的加權Slope One算法
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針對傳統Slope One算法在相似性計算時未考慮項目屬性信息和時間因素對項目相似性計算的影響，以及推薦在當前大數據背景下面臨的計算復雜度高、處理速度慢的問題，提出了一種基于聚類和Spark框架的加權Slope One算法。首先，將時間權重加入到傳統的項目評分相似性計算中，并引入項目屬性相似性生成項目綜合相似度；然后，結合Canopy-K-means聚類算法生成最近鄰居集；最后，利用Spark計算框架對數據進行分區迭代計算，實現該算法的并行化。實驗結果表明，基于Spark框架的改進算法與傳統Slope One算法、基于用戶相似性的加權Slope One算法相比，評分預測準確性更高，較Hadoop平臺下的運行效率平均可提高3.5 -5倍，更適合應用于大規模數據集的推薦。
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