融合社交网络与关键用户的并行协同过滤推荐算法

作者： 肖成龙 ¹ 王宁 ¹ 王永贵 ¹
作者单位：

1. 辽宁工程技术大学软件学院
提交时间：2018-07-09 15:14:02

摘要: 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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期刊： 计算机应用研究
分类： 计算机科学 >> 计算机科学的集成理论
引用： ChinaXiv:201807.00059 (或此版本 ChinaXiv:201807.00059V1)
DOI:10.12074/201807.00059V1
CSTR:32003.36.ChinaXiv.201807.00059.V1
推荐引用方式： 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] (点此复制)

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[V1]

2018-07-09 15:14:02

ChinaXiv:201807.00059V1

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