公开(公告)号：CN106056427A

公开(公告)日：2016-10-26

申请号：CN201610352855.X

申请日：2016-05-25

Applicant: 中南大学

Inventor： 邓晓衡 ,  宋凯 ,  沈海澜 ,  吴佳祺 ,  曾德天

IPC: G06Q30/06 ,  G06K9/62

CPC classification number: G06Q30/0631 ,  G06K9/6256 ,  G06K9/6292

Abstract: 本发明提出了一种基于Spark的大数据混合模型的商品移动推荐方法。该方法包括4个步骤：首先获取用户在移动端的商品购买数据；第二，从数据库中提取用户历史数据导入到HDFS上，提取特征如用户的行为特征、品牌特征、用户个人消费特征、交叉特征等；第三，将在Spark平台上采用RDD算子对混合模型进行封装，将模型接口嵌入大数据平台内供调用；第四，调用混合模型接口提取特征数据，设置模型的训练参数，训练混合模型。使用测试数据集对模型进行评估，优化模型达到最优,保存训练后的混合模型，并进行相关推荐。该方法能在数据量增大、数据稀疏性加大情况下，有效提高推荐效率。