Hadoop分布式下改进聚类协同过滤算法提升推荐效能

本文主要探讨了在大数据时代背景下，针对协同过滤推荐算法在处理大规模稀疏数据时存在的问题，提出了一种基于Hadoop平台的分布式改进聚类协同过滤算法。该算法旨在解决传统协同过滤在面对海量数据时的效率和扩展性不足问题。 首先，引言部分强调了个性化推荐系统在互联网中的重要性，指出推荐算法作为核心组件对推荐系统性能的影响。协同过滤，特别是基于聚类的和基于用户的版本，如Xue等人的工作，已经在一定程度上提高了推荐效果。然而，当用户和推荐对象数量急剧增加，单机协同过滤算法的局限性就显现出来，无法满足大数据处理的需求。 作者针对这一问题，提出将Hadoop分布式计算的优势应用于改进的聚类协同过滤中。算法的关键步骤包括离线阶段的矩阵分解，通过交替最小二乘（ALS）方法对高维稀疏数据进行预处理，这有助于减少数据的稀疏性。接着，采用改进的项目聚类算法对预处理后的项目特征属性进行建模，这有助于发现数据内在的结构和模式。 在线阶段，算法利用聚类模型和相似性度量来形成推荐候选空间，从而提高推荐的质量。这种方法不仅提升了推荐的准确性，还显著提高了推荐效率，特别是在云计算环境下，具有良好的可扩展性，能够适应不断增长的数据规模。 论文作者孙天昊、黎安能等人通过实验证明，他们的分布式改进聚类协同过滤算法能够在大数据环境下有效提升推荐系统的性能，这对于处理现代互联网中的海量信息具有实际价值。通过Hadoop平台的应用，该算法克服了单机协同过滤的瓶颈，为未来的推荐系统设计提供了一个有效的解决方案。这项研究对于推动IT领域尤其是推荐系统工程的发展具有重要意义。