融合朴素贝叶斯和协同过滤的外卖推荐并行算法研究

为了提高个性化外卖推荐系统的准确率,结合传统的协同过滤算法中存在的数据稀疏性问题,提出一种融合朴素贝叶斯和协同过滤的外卖推荐并行算法。采用并行的朴素贝叶斯分类算法构建外卖评论文本情感分类器,量化评论文本情感值;结合评分数值构建外卖综合评分模型;将综合评分结果整合到推荐系统的训练集,利用优化的并行ALS算法进行推荐。实验结果表明,该推荐算法不仅在推荐准确率上有一定的提高,还具有良好的加速比。该算法应用于个性化外卖推荐是可行和有效的。

PARALLEL ALGORITHM FOR TAKEAWAY RECOMMENDATION WITH NAIVE BAYES AND COLLABORATIVE FILTERING