基于二部图多权重投影的大数据推荐算法
Recommendation system of big data based on multi-weight projection of bipartite network
1. 闽南理工学院 信息管理学院, 福建 石狮 362700
2. 中山大学 大数据与计算机学院, 广州 510275
摘要
基于网络结构的推荐算法存在多样性不足的问题，提出了一种基于二部图多权重投影的大数据推荐算法。首先，提取出数据集的基础信息，将所有的项目—用户数据输入莱文斯坦距离程序，计算各个属性之间的相似性；然后，计算二部图网络中节点之间相同邻居的数量、节点之间的共同邻居度以及每个节点的度，计算二部图网络中每条边的三重权重；最后，采用增强的二部图投影技术提取二部图网络的潜在链接，实现基于相似性的链接预测。在大数据集与小数据集上分别开展了实验，结果显示该算法的准确率与覆盖率均优于其他几种类型的推荐算法，并且优于同类型的推荐算法。
基金项目
国家自然科学基金资助项目(61471161)
福建省教育厅2015年高等学校创新创业教育改革立项项目(闽教高〔2015〕41号)
出版信息
DOI: 10.19734/j.issn.1001-3695.2018.07.0612
出版期卷: 《计算机应用研究》 印刷出版, 2020年第37卷 第3期
所属栏目: 算法研究探讨
出版页码: 712-716
文章编号: 1001-3695(2020)03-016-0712-05
发布历史
[2020-03-05] 印刷出版
引用本文
高薇, 何可期. 基于二部图多权重投影的大数据推荐算法 [J]. 计算机应用研究, 2020, 37 (3): 712-716. (Gao Wei, He Keqi. Recommendation system of big data based on multi-weight projection of bipartite network [J]. Application Research of Computers, 2020, 37 (3): 712-716. )
关于期刊
- 计算机应用研究 月刊
- Application Research of Computers
-
刊号
ISSN 1001-3695
CN 51-1196/TP
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