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基于Ｓｐａｒｋ大数据的智能推荐系统设计与实现

杨运强

【摘要】针对大数据环境下推荐系统面临的效率与准确性挑战，本研究提出了基于Ｓｐａｒｋ大数据技术的智能推荐系统设计方案。采用三层架构（数据层、计算层、应用层）组织系统，并结合协同过滤、基于内容的推荐及深度学习技术实现推荐算法。实验结果显示，所设计的系统在准确率、召回率等方面表现优异，尤其ＤｅｅｐＦＭ算法在高阶非线性特征交互学习上具有明显优势，本研究为解决大数据环境下的推荐问题提供了可行的技术路径。

【关键字】Ｓｐａｒｋ大数据；智能推荐；协同过滤

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