基于Spark平臺(tái)的并行化譜聚類算法的在線學(xué)習(xí)資源推薦

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文章編號(hào)：1671-3559（2024）04-0456-06DOI：10.13349/j.cnki.jdxbn.20240530.001

摘要： 為了提高在線學(xué)習(xí)資源推薦的準(zhǔn)確度， 采用譜聚類用于學(xué)習(xí)資源的歸類， 將類別相似度高的資源推薦給用戶， 提出Spark平臺(tái)的并行化譜聚類算法， 提高資源推薦效率； 首先提取在線學(xué)習(xí)資源及用戶特征并初始化， 建立譜聚類模型， 在Spark平臺(tái)上分別求解無(wú)向圖的頂點(diǎn)相似度及歸一化拉普拉斯系數(shù)； 然后采用歸一化分割劃分子集， 通過(guò)歸一化割集優(yōu)化方式求解類別特征， 并對(duì)類別特征按行輸出特征點(diǎn)； 最后采用k均值算法對(duì)特征點(diǎn)進(jìn)行聚類， 獲得聚類結(jié)果。（剩余8737字）