钟前建，崔怀林，贾西平

（广东技术师范学院 计算机科学学院，广东 广州 510665）

基于Mahout框架的协同过滤视频推荐算法

钟前建，崔怀林，贾西平

（广东技术师范学院 计算机科学学院，广东 广州 510665）

视频推荐技术能帮助用户快速找到其感兴趣的视频，是社交网络服务中研究的重点.针对传统协同过滤推荐算法User-Based和Item-Based存在的数据稀疏和扩展性不佳的问题，提出一种基于Mahout框架的视频推荐算法CF_PIU，通过结合User-Based和Item-Based的基本思想，采用一种计算用户之间相似度的新方法，并通过收缩相关系数优化用户之间的相似度. 实验结果表明，CF_PIU算法在视频推荐质量方面优于UserCF等视频推荐算法.

Mahout框架；视频推荐；协同过滤

0 引言

推荐系统作为一种缓解大数据环境下信息超载问题的重要方法，受到了学术界及工业界的普遍关注［1］.视频推荐是推荐系统的一项重要应用，能从海量视频信息中智能搜索用户感兴趣内容，同时能够挖掘出用户本身潜在的兴趣，减少用户搜索和选择的时间［2，3］.毫无疑问，面对海量视频数据，高效的个性化视频推荐技术显得尤为重要，然而，目前大数据环境下视频推荐系统的研究尚处于起步阶段［4］，相关的理论和技术还不够完善.

为了提高推荐性能，文献［5］提出一种基于概率的最近邻算法，通过对近邻（相似用户）添加不同权重来提高推荐的多样性，但该算法不能同时提高推荐的准确率与多样性.文献［6］提出了一种基于主成分分析（PCA）和奇异值分解（SVD）的协同……