I stordatavärlden blir rekommendationssystemet allt populärare. I detta arbete används Apache Spark för att demonstrera en effektiv parallell implementation av en ny hybridalgoritm för User Oriented Collaborative Filtering method. Dimensionalitetsreduktion tekniker som Alternating Least Square och Clustering tekniker som K-Means används för att övervinna begränsningarna av Collaborative Filtering såsom data Sparsity och skalbarhet. Vi försökte också lindra problemet med kallstart av Collaborative Filtering genom att korrelera användarna till produkter genom funktioner (taggar).
I ett annat relaterat arbete, Panigrahi et al. REF föreslog en hybridlösning för att implementera rekommenderare ett system med hjälp av samverkande filtrerings- och klusterteknik som K-medel.
A Hybrid Distributed Collaborative Filtering Recommender Engine Using Apache Spark
{'venue': 'ANT/SEIT', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}