大数据环境下 LDA-ALS 算法在智能推荐中的应用
在海量数据处理环境下，探索了一种结合潜在狄利克雷分配 (LDA) 和交替最小二乘 (ALS) 的智能推荐算法。该算法利用 LDA 模型提取用户的潜在兴趣特征，并结合 ALS 算法构建用户-物品评分矩阵，从而为用户提供个性化推荐。分析了算法的理论基础、实现方法和性能评估，为在大数据环境下提高推荐系统的精度和效率提供了有价值的参考。
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