16、数据处理算法与混合推荐系统的性能优化

数据处理算法与混合推荐系统的性能优化

在当今信息爆炸的时代，数据处理和推荐系统的性能优化至关重要。本文将深入探讨两种不同但相关的技术：DSS分层抽样算法和基于Spark的混合推荐系统，分析它们在效率、可扩展性和代表性等方面的表现。

1. DSS分层抽样算法

DSS（Distributed Stratified Sampling）是一种用于大规模分布式数据集的分层抽样算法，旨在提高抽样效率和可扩展性，同时降低计算和数据传输成本。

1.1 数据集特性

| 数据集 | |V| | |E| | 大小 |
| ---- | ---- | ---- | ---- |
| LiveJournal | 4,847,571 | 68,993,773 | 514M |
| alpha1.8 | 9,999,999 | 641,383,778 | 4.6G |
| Twitter - 2010 | 41,652,230 | 1,468,365,182 | 13G |

这些数据集的规模差异较大，为评估算法性能提供了多样化的场景。

1.2 实验评估指标

在实验中，主要从运行时间和传输数据大小两个方面评估算法的效率和可扩展性。运行时间从接收查询到生成最终结果进行统计，传输数据大小则计算Spark - SQE的加权采样阶段和DSS的收集 - 散射阶段接收的数据量。同时，通过计算社交网络数据集的度分布，评估DSS生成的分层抽样数据的代表性和质量。

1.3 效率评估

实验将查询分为大组（out - degree < 50）和小组（out