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融合社交网络与关键用户的并行协同过滤推荐算法

Submit Time: 2018-07-09
Author: 肖成龙 1 ; 王宁 1 ; 王永贵 1 ;
Institute: 1.辽宁工程技术大学 软件学院;

Abstracts

为解决传统协同过滤推荐算法中存在的数据稀疏、冷启动以及推荐结果缺乏多样性等问题,提出一种融合社交网络与关键用户的协同过滤推荐算法。该算法在用户-项目评分矩阵基础上,融合用户社交网络信息得出社交信任矩阵,融合关键用户信息得出关键用户评分矩阵。利用三大评分矩阵,分配不同的权重比例,共同来预测用户对于目标项目评分。针对海量数据问题,采用Spark分布式集群实现该算法的计算并行化。实验结果表明,该算法能够有效缓解数据稀疏问题,提高处理速度和推荐准确度。
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Journal:计算机应用研究
Recommended references: 肖成龙,王宁,王永贵.(2018).融合社交网络与关键用户的并行协同过滤推荐算法.计算机应用研究.[ChinaXiv:201807.00059] (Click&Copy)
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[V1] 2018-07-09 15:14:02 chinaXiv:201807.00059V1 Download
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