融合社交网络与关键用户的并行协同过滤推荐算法
Parallel collaborative filtering recommendation algorithm based on social networks and key users
辽宁工程技术大学 软件学院, 辽宁 葫芦岛 125105
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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。
基金项目
国家自然科学基金资助项目(61404069)
辽宁省教育厅一般科研项目(LJYL048)
辽宁省科技厅博士启动基金项目(20141140)
出版信息
DOI: 10.19734/j.issn.1001-3695.2018.04.0245
出版期卷: 《计算机应用研究》 印刷出版, 2019年第36卷 第10期
所属栏目: 算法研究探讨
出版页码: 2938-2942
文章编号: 1001-3695(2019)10-012-2938-05
发布历史
[2019-10-05] 印刷出版
引用本文
肖成龙, 王宁, 王永贵. 融合社交网络与关键用户的并行协同过滤推荐算法 [J]. 计算机应用研究, 2019, 36 (10): 2938-2942. (Xiao Chenglong, Wang Ning, Wang Yonggui. Parallel collaborative filtering recommendation algorithm based on social networks and key users [J]. Application Research of Computers, 2019, 36 (10): 2938-2942. )
关于期刊
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- 计算机应用研究 月刊
- Application Research of Computers
-
刊号
ISSN 1001-3695
CN 51-1196/TP
《计算机应用研究》创刊于1984年,是由四川省科技厅所属四川省计算机研究院主办的计算技术类学术刊物。
《计算机应用研究》瞄准本学科领域迫切需要的前沿技术,及时反映国内外计算机应用研究的主流技术、热点技术及最新发展趋势。主要刊载内容包括本学科领域高水平的学术论文、本学科最新科研成果和重大应用成果。栏目内容涉及计算机学科新理论、计算机基础理论、算法理论研究、算法设计与分析、区块链技术、系统软件与软件工程技术、模式识别与人工智能、体系结构、先进计算、并行处理、数据库技术、计算机网络与通信技术、信息安全技术、计算机图像图形学及其最新热点应用技术。
《计算机应用研究》拥有众多高层次读者、作者,读者对象主要为从事计算机学科领域高、中级研究人员及工程技术人员,各高等院校计算机专业及相关专业的师生。多年来《计算机应用研究》的总被引频次及Web下载率一直名列本学科同类学术刊物前茅,所刊发的学术论文以其新颖性、学术性、前瞻性、导向性、实用性而备受广大读者的喜爱。
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