| 融合社交网络与关键用户的并行协同过滤推荐算法 |
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| 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) |
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| 作者姓名： | 肖成龙 王宁 王永贵 |
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| 作者单位： | 辽宁工程技术大学软件学院,辽宁葫芦岛,125105 |
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| 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) |
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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。
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| 关 键 词： | 社交网络 并行化 关键用户 协同过滤 大数据 电影推荐 |
| 收稿时间： | 2018-04-04 |
| 修稿时间： | 2019-08-25 |
Parallel collaborative filtering recommendation algorithm based on social networks and key users |
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| xiao cheng long and wang ning. Parallel collaborative filtering recommendation algorithm based on social networks and key users[J]. Application Research of Computers, 2019, 36(10) |
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| Authors: | xiao cheng long and wang ning |
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| Abstract: | |
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| Keywords: | social networking parallelization key users collaborative filtering big data movie recommendation |
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