基于Spark的推荐系统的设计与实现

推荐系统是数据挖掘的一个重要部分,能够实现海量数据信息的快速、全面、准确过滤。然而基于以往传统单个主机模式实现的推荐算法其计算过程耗费的时间过长,已经不能满足当前商业时代快速可靠的技术追求。大数据平台Spark分布式计算框架通过引入RDD(弹性分布式数据集)的概念以及基于内存的运算模式,能够更好的适应大数据挖掘这一应用场景。推荐算法在实现过程中存在多次迭代计算,Spark计算框架的使用可以极大提升推荐系统的运算效率。本文利用Spark平台设计了一个基于物品的协同过滤(Item-CF)算法的商品推荐系统,并将其应用在Movie Lens数据集上运行测试。实验结果表明,该系统能够提高推荐精确度并降低运算时间,为继续深入研究大数据平台的推荐算法提供借鉴和帮助。