基于Mahout分布式协同过滤推荐算法分析与实现

随着信息技术和互联网的发展,在信息过载的时代,用户面对海量的信息,难以正确选择。协同过滤推荐是个性化推荐中比较成熟的算法,但其稀疏性、冷启动、可扩展性问题仍然存在,尤其是不能应用于分布式推荐。在Hadoop平台上,Mahout实现了分布式基于项目的协同过滤推荐算法,该算法能够有效解决传统算法的海量数据处理的效率问题和可扩展性问题。实验结果表明,Mahout上基于项目的协同过滤推荐算法具有较好的计算高效性和可扩展性。