Hadoop分布式下改进聚类协同过滤：提升大数据推荐效率与质量

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稀疏性和可扩展性方面的挑战，提出了一种基于Hadoop分布式改进的聚类协同过滤算法。在研究的起始部分，作者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，特别是协同过滤算法，对于推荐系统的效果至关重要。 传统的协同过滤方法，如基于聚类模型的算法、用户级别的Hadoop协同过滤算法以及基于ALS的算法，虽然在一定程度上取得了成功，但它们在面对海量数据时，由于数据稀疏性和单机计算能力的限制，难以满足高性能推荐的需求。随着大数据的爆炸式增长，分布式计算成为了解决这一问题的关键。 在本文中，研究人员利用Hadoop平台的优势，实现了算法的分布式处理。首先，他们采用离线方式进行矩阵分解，通过ALS算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，提高数据处理的效率。接着，对项目特征属性进行改进的项目聚类算法被应用于构建模型，这种方法能够更好地捕捉数据的内在结构，增强推荐的精准度。 聚类协同过滤算法的核心在于将用户或物品分组到相似的集群中，基于这些集群间的相似性进行推荐。通过分布式计算，这个过程可以在多个节点上并行执行，显著提升了推荐的实时性和效率。实验结果显示，新提出的算法在提升推荐质量的同时，也明显提高了推荐系统的处理能力和扩展性，尤其适合在云环境中运行，能够有效地应对大规模数据的挑战。 总结来说，这篇论文的主要贡献在于提出了一种结合Hadoop分布式计算和改进聚类技术的协同过滤推荐算法，旨在解决大数据环境下推荐系统面临的稀疏性和扩展性问题。该算法通过优化数据预处理和聚类模型构建，实现了高效且可扩展的推荐服务，为未来的大规模个性化推荐系统提供了新的研究思路和技术支持。