17、基于Spark的快速高效混合推荐系统与公交线网规划研究

基于Spark的快速高效混合推荐系统与公交线网规划研究

在当今信息爆炸的时代，推荐系统和交通规划都面临着诸多挑战。推荐系统需要处理大规模数据并提供准确的推荐，而交通规划则需要从复杂的轨迹数据中挖掘有价值的信息来优化线路。下面将分别介绍基于Spark的混合推荐系统以及利用公交智能卡数据进行跨区域公交线路规划的相关内容。

基于Spark的快速高效混合推荐系统

在大数据环境下，传统推荐系统在处理大规模数据时面临效率和准确性的双重挑战。为了解决这些问题，研究人员设计了一种基于Spark的优化混合推荐系统。

系统设计基础

该系统具有以下特点：
1. 分布式存储 ：能够将大规模数据集存储在分布式存储中，便于数据的管理和处理。
2. 并行计算 ：算法相互独立，可以并行执行，提高计算效率。
3. 内存缓存 ：中间值可以缓存在内存中，减少执行时间。

设计概述

实验证据表明，现有推荐系统的准确性仍有提升空间。预测评分与实际评分存在偏差，因此采用聚类分析来获取更准确的权重。

• 目标函数 ：

  • 假设系统中有n个算法，j表示第j个算法。
  • u表示用户，i表示物品，(u, i)表示用户u对物品i的数据项。
  • Rui是用户u对物品i的实际评分，rj ui是第j个算法计算的预测评分。
  • 第j个算法的评分误差为Dj ui = R