微博网络中基于社区的分布式协同过滤推荐

作     者：荆笑鹏 刘京菊 JING Xiaopeng;LIU Jingju

作者机构：电子工程学院合肥230037 

出 版 物：《计算机与数字工程》 (Computer & Digital Engineering)

年 卷 期：2016年第44卷第10期

页      码：1985-1988,2067页

摘      要：为实现可以应用于微博网络中大规模数据的话题推荐,提出一种基于社区的分布式协同过滤推荐算法。定义了微博中用户对话题评分的含义,包含了常见的用户对微博的操作类型。在社区的基础上针对有无历史数据提出两种预测评分的计算方法,对不同的用户类型采用不同的推荐策略。以社区为单位设计粗粒度的分布式结构,在具体的计算过程中,应用MapReduce架构进行细粒度的分布式计算,在提高了算法效率的同时,增加了推荐话题的覆盖度。实验结果表明,该算法具有一定的实际应用价值。

主 题 词：社区 分布式算法 协同过滤 用户相似度 

学科分类：081203[081203] 08[工学] 0835[0835] 0812[工学-测绘类] 

D　O　I：10.3969/j.issn.1672-9722.2016.10.025

馆 藏 号：203204957...