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| 基于Spark架构的艺术学慕课资源协同过滤推荐算法研究 | |
| 作者单位： | ;1.宝鸡文理学院 |
| 摘 要： | 传统资源协同过滤推荐算法MAE值偏高,因此提出基于Spark架构的艺术学慕课资源协同过滤推荐算法。采用分级响应形式,建立用户-资源评分关系模型,用户对资源的评分减掉该用户评分平均值,完成资源协同过滤相似度计算的优化,引入集成度高的Spark架构,预测用户对资源的评分并生成推荐列表,实现艺术学慕课资源的精准推荐。经过与两种传统算法的对比实验结果可知,研究的算法在不同比例训练集和测试集的情况下,MAE值均低于两种传统方法,说明基于Spark架构的艺术学慕课资源协同过滤推荐算法推荐精度更高,性能更好。 |
| 关 键 词： | 协同过滤推荐算法 Spark架构 艺术学慕课资源 用户评分预测 用户-资源评分关系模型 相似度计算 |
Research on art MOOC resource collaborative filtering recommendation algorithm based on Spark architecture |
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