一种改进的分布式网格聚类算法的研究与实现
这是一篇关于聚类,高维海量数据,自适应网格划分,Spark平台,多阶段分配的论文, 主要内容为聚类作为数据挖掘领域的重要分支,广泛应用于图像识别、自然语言处理、推荐系统、相关性分析等诸多领域。传统的聚类算法主要是以单机的形式挖掘有效信息,这种方式随着数据量的不断增长,会受到计算机性能、内存等方面的制约,难以满足当今海量数据的聚类需求。分布式计算框架为传统的单机版聚类算法提供了一种较为有效的解决途径,利用统一化集群提升机器的计算和存储能力,使聚类算法不再受限于数据规模、计算资源等限制。但是目前的分布式聚类算法在处理高维海量数据的场景时,往往会存在以下两个问题:一是对于高维数据的处理,最终的聚类结果准确度较低;二是在计算大规模数据时,算法的平均耗时较长,效率低下。为解决现有算法存在的问题,本文利用数据降维技术、网格聚类思想以及Spark分布式平台,提出了一种基于自适应网格划分的分布式聚类算法,算法具有处理高维海量数据的能力,在标准数据集和真实数据集上,均具有较好的聚类结果和较高的运行效率。此外还搭建了一套完整的城市热点区域挖掘系统,基于GPS出租车轨迹和微博签到数据,有效地挖掘昆明市的热点区域。本文的主要工作如下:(1)对于图像、文本等高维数据集,设计并实现了基于决策图和线性判别分析的降维方法进行总体数据的预处理,将高维数据映射至低维空间内,有效减少后续的计算量。(2)利用Spark分布式计算平台、自适应网格划分和多阶段单元分配的思想提出了一种改进的分布式网格聚类算法,算法在多种形式、多种维度的数据集上,均具有较好的处理能力。(3)搭建了一套完整的用于挖掘城市热点区域的自动化系统,包含数据采集、数据预处理、聚类分析以及结果可视化等模块。系统基于Docker容器进行管理,扩展便捷,易于移植。本文的研究成果可以应用于城市规划、相关性分析等领域,帮助人们解决在高维海量数据场景下难以挖掘有效信息的问题,具有较好的研究价值和应用前景。
基于Spark的混合协同过滤推荐系统的研究与实现
这是一篇关于推荐算法,协同过滤,混合推荐,ALS,Spark平台的论文, 主要内容为如今,随着互联网的开放式发展,互联网中的信息已经开始指数级的增长,信息过载的问题愈发严重。如何在大量的信息中筛选出用户需要的信息成为当今互联网急待解决的问题。推荐系统就是在这样的背景下诞生的,推荐系统能帮助用户挖掘海量数据里深层次潜在的信息,帮助用户快速获取需要的内容,从而被广泛应用。随着推荐系统的发展,其核心的推荐算法也层出不穷。因此本文选择推荐算法作为研究的重点之一。首先,分析了在推荐算法中比较成熟的协同过滤。然而协同过滤技术中,由于其过度依赖于用户项目的评分矩阵,在有效数据不足的条件下,由于数据稀疏推荐系统的准确度会随之下降。本文为解决协同过滤技术中的评分矩阵的稀疏性问题,采用了基于ALS的矩阵分解算法,将稀疏的评分矩阵分解为稠密的特征矩阵,从而解决了矩阵稀疏性的问题。另一方面,由于单个推荐算法在面对复杂的应用环境时,推荐效果往往无法让人满意。本文采用结合了用户协同过滤与项目协同过滤的混合协同过滤推荐算法,通过动态调整算法权重,保证算法的即时性。通过实验的比较可以得出,本文设计的混合推荐算法对比传统的协同过滤具有较好的准确度。其次,对目前混合推荐算法的特点进行分析,虽然混合推荐有较好的准确性,但是算法过程的融合导致算法复杂度增加。因此本文将推荐算法与Spark分布式平台进行了结合,将推荐算法中复杂的相似度计算过程进行并行化,提高了算法的计算效率。通过Movie Lens的数据集合实验证明,混合推荐算与Spark分布式平台具有比较好的并行性能,同时也凸显了Spark分布式平台的优势。最后,通过深入的研究了推荐算法和分布式平台的相关知识后,针对协同过滤的问题提出了并行混合协同过滤推荐算法,并将算法与Spark分布式平台相结合,提高算法运算效率。实验证明,混合推荐算法与Spark分布式平台的结合具有较好的推荐质量和较高的运算效率。
基于Spark平台的推荐系统的研究与实现
这是一篇关于Spark平台,推荐系统,组合推荐的论文, 主要内容为随着计算机和网络技术的迅猛发展和广泛应用,人们面临着严峻的信息过载问题,从海量信息中快速地挖掘出用户需要的信息成为用户普遍的需求,而搜索引擎和推荐系统的不断发展则比较好地满足了用户的这一需求。然而,面对日益增长的数据,传统的单机处理方式已经不能很好地应对这个问题,而Hadoop、Spark等大数据解决方案的相继提出,使得该问题得到了很好的解决。同时,Spark因其出色的设计,还满足了用户在推荐速度方面越来越高的要求。在推荐系统中,推荐算法占据着非常重要的部分,它对推荐性能有着至关重要的作用。针对目前各种主流推荐算法的优缺点和使用场景,本文提出一种组合推荐系统,它包含了4种推荐算法:基于人口统计学推荐、基于内容推荐、基于协同过滤推荐和基于SlopeOne模型推荐。该系统根据不同的场景,切换不同的推荐算法,解决了用户和物品冷启动问题。同时,引入的协同过滤算法和基于Slope One模型算法能够获得较好的推荐效果。此外,该组合推荐系统是基于Spark快速分布式平台进行设计的,能够很好地处理海量数据以及满足用户对系统响应速度的要求。本论文采用标准的MovieLens数据集进行实验。实验结果表明,本文提出的基于Spark平台的组合推荐系统,在速度方面明显快于基于Hadoop平台的推荐。在推荐准确度方面,基于物品的协同过滤和Slope One模型推荐都表现得比较好。同时,引入的人口统计学推荐和内容推荐分别解决了用户冷启动和物品冷启动问题,使得该系统具有较好的适应性和稳定性。
基于Spark的混合推荐系统的研究与实现
这是一篇关于推荐系统,Spark平台,矩阵分解,相似度计算,增量更新的论文, 主要内容为在大数据时代背景下,推荐系统已经成为一个解决信息过载问题不可或缺的工具。一方面用户通过推荐系统在海量的数据信息中筛选有用信息,获得有力的决策支持。另一方面提供推荐服务的电商、多媒体服务商等希望通过推荐系统来对用户进行针对性的个性化营销以提高收益。近十年来推荐系统取得了突飞猛进的发展,但仍面临着诸多挑战和问题,例如海量数据的存储计算和扩展性问题,原生的数据稀疏性问题,以及缺乏推荐系统的时效性问题等等。为了解决上述问题,本文基于Spark平台研究并实现了一个针对电影领域的混合推荐系统。第一,研究了目前常用的矩阵因子分解方法,提出了一种混合了时间因子和邻域信息的混合矩阵分解推荐算法。将用户所在群体兴趣随时间迁移的因素考虑其中,并采用了动量梯度下降的方式求解损失函数,在参数求解速度提升的同时提高了算法的预测精确性;第二,针对协同过滤的相似度计算问题,提出了一种改进的皮尔逊系数相似度计算方法,考虑了物品的热度和个体评分偏置的影响。经实验证明,该计算方法有效的降低了算法的均方根误差;第三,针对推荐系统的时效性问题,本文采用了增量ALS矩阵分解算法。对于新获取的信息,局部的修改模型而避免对模型的重新训练,节省了巨大的计算花销。实验证明,增量ALS较目前流行的增量SGD具有更快的交互速度和更高的准确度,有效的提高了系统的反应速度;最后本文基于Spark平台设计并实现了一个电影推荐系统,包括了日志收集、数据处理和混合推荐引擎等主要模块,并融合了上述优化方法,有效的改善了目前推荐系统遇到的主要问题。
基于Spark的混合推荐电影系统的设计与实现
这是一篇关于信息过滤,Spark平台,推荐系统,混合算法的论文, 主要内容为当前已进入大数据时代,网络的普及和应用,也产生了大量的数据信息。用户如何进行信息甄别,快速找到自己所需的,有价值的信息,是互联网从业者们亟需解决的问题。为筛选出有价值的正确信息,推荐系统开始逐渐发展起来。推荐系统记录并收集用户历史行为信息,通过大量信息运算分析出用户与用户、物品与物品两两之间的相似度,进而筛选出用户可能感兴趣的物品,成为一种主动性强,智能程度高的信息筛选技术。当前,推荐系统日益成熟,在移动网络应用中已得到了普及,如当前最流行的社交软件、电子商务、音视频领域。推荐系统要能充分了解用户最感兴趣的内容、从而把握他的需求,并能从大量的数据中快速找到有价值的信息。推荐系统若是结合了基于大数据的分布式计算平台,数据分析能力会更为强大,处理效率也会更高。这也是推荐系统的功能定位,更是大数据技术在实践中的具体应用。在Hadoop平台之后,又出现了Spark平台,这是一款基于内存的分布式计算系统,比起Hadoop模型,设计思想更为先进,引入了迭代并行化理念,不管是性能,还是速度,都更为优越。本文的研究分为以下几个部分:(1)搭建基于Spark环境的数据仓库,以应用于推荐应用引擎中,为分布式数据的调用提供接口,并存储推荐系统离线计算所得到的数据、物品、用户信息,以及相关的评价信息。(2)3种基于Spark平台的推荐算法的实现,推荐系统根据其计算时长、难易度、更新频率等,分为在线与离线两种计算方式,利用数据集的准确度与响应速度两项指标,来测试推荐引擎的准确度与响应速度。本文对Spark分布式计算平台、几种主流的推荐算法和相关的应用场景做了全面的理论分析,基于各种算法的应用方法和使用场景,设计出基于混合推荐算法的电影推荐系统,并实现了具体的功能。为解决用户和物品之间存在的冷启动问题,系统会根据当前场景下信息存量情况,使用不同的推荐算法来推荐感兴趣的事物给用户。此外,该混合算法推荐系统能够很好地处理海量数据以及满足用户对系统响应速度的要求,提供了从前端应用、后台服务构建、算法设计实现、平台部署等多方位的闭环的业务实现,基本达到了预期目标,为设计其它的基于Spark平台的推荐系统提供了理论依据和技术支持。
大数据环境下农产品电商平台智能推荐技术的研究与应用
这是一篇关于智能推荐,主题加权融合,协同过滤算法,农产品,Spark平台的论文, 主要内容为随着大数据处理技术与农产品电子商务平台的兴起,农产品销售的品种和渠道越来越多样化,农产品电商平台销售数据呈现海量多变等特点,然而大多数农产品在电商平台中并不热门,导致用户无法第一时间准确找到适合自己的商品,因此,农产品电商平台智能推荐方法成为高效满足个性化需求的重要手段。针对传统推荐方法存在耗时长、效率低的问题,本文提出了基于大数据处理技术的农产品电商平台智能推荐方法的研究,为农产品电商平台上商家的精准销售与用户的个性化消费提供智能决策依据。主要研究内容如下:(1)提出了基于Spark平台的农业大数据处理方法。首先搭建Spark流式计算平台,通过对Hadoop与Spark大数据处理平台性能对比实验分析,在处理相同大数据量的条件下,Spark平台比Hadoop平台的计算结果更加快速和准确。验证结果表明:Spark平台更适合进行农业大数据的有效处理,确定Spark平台处理农业大数据方法,进行下一步研究。(2)进行了基于主题加权融合协同过滤算法的农产品智能推荐方法研究。首先将文档主题算法与矩阵分解算法混合,形成文档主题与矩阵分解混合算法;然后将基于物品的协同过滤算法和文档主题与矩阵分解混合算法进行加权融合,形成主题加权融合协同过滤算法,并进行了农产品智能推荐方法的验证。实验结果表明:主题加权融合协同过滤农产品混合推荐算法较好地刻画了农产品之间的关联度,为农产品相似度计算提供良好的技术支撑。依据准确率、多样性和RMSE三个测评标准,验证了基于主题加权融合协同过滤算法的农产品智能推荐方法较单一推荐算法更具优势,可为农产品智能推荐系统提供可靠的技术保障。(3)设计与开发了基于Spark平台的农产品智能推荐系统。将上述研究成果集成在Spark流式计算平台上,构建具有农产品查询、智能推荐、农产品管理和用户管理四大功能模块的基于Spark平台的农产品智能推荐系统。农产品查询模块实现了用户行为数据集分析处理功能;智能推荐模块提供了多种智能推荐方法校验功能;农产品管理模块实现了农产品评价主题模型构建与销售走势动态分析功能;用户管理模块确保了对用户农产品购买行为信息的完全收录与及时更新。该系统实现了农产品销售和购买行为匹配效率与准确度的有效提升,为农产品电商平台智能推荐提供了良好依据。本文利用多种大数据技术分析农产品电商平台用户的行为特征,为用户推荐感兴趣的商品,为商家拓宽销路,大大增加了农产品售出几率,降低其运营成本,为解决农产品的买难卖难问题提供解决方案,为国民经济水平的提高提供了有力支撑。
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