基于Apache Spark的协同过滤系统设计与实现

随着Web技术的发展,互联网用户数量持续增长,快速为用户生成精确推荐变得愈加困难。提出了项目协同过滤算法,采用余弦相似性计算项目间相似度并用加权平均值的方法为用户生成推荐结果。在Apache Spark上构建该系统,对抓取到的某电商商品数据进行测试。实验结果表明,基于Spark的推荐系统可以显著提高推荐生成的速度和有效性。