云计算环境下基于协同过滤的个性化推荐机制

发布时间：2017-10-14 00:32

  本文关键词：云计算环境下基于协同过滤的个性化推荐机制

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【摘要】：随着云计算时代的到来,应用数据量剧增,个性化推荐技术日趋重要.然而由于云计算的超大规模以及分布式处理架构等特点,将传统的推荐技术直接应用到云计算环境时会面临推荐精度低、推荐时延长以及网络开销大等问题,导致推荐性能急剧下降.针对上述问题,提出一种云计算环境下基于协同过滤的个性化推荐机制RAC.该机制首先制定分布式评分管理策略,通过定义候选邻居(candidate neighbor,CN)的概念筛选对推荐结果影响较大的项目集,并构建基于分布式存储系统的2个阶段评分索引,保证推荐机制快速准确地定位候选邻居;在此基础上提出基于候选邻居的协同过滤推荐算法(candidate neighbor-based distribited collaborative filtering algorithm,CN-DCFA),在候选邻居中搜索目标用户已评分项目的k近邻,预测目标用户的推荐集top-N.实验结果表明,在云计算环境下RAC拥有良好的推荐精度和推荐效率.
【作者单位】： 东南大学计算机科学与工程学院;
【关键词】： 协同过滤 个性化推荐 云计算 候选邻居 分布式评分管理
【基金】：国家“九七三”重点基础研究发展计划基金项目(2010CB328104) 国家自然科学基金项目(61202449,61272054,61370207,61320106007) 国家“八六三”高技术研究发展计划基金项目(2013AA013503) 国家科技支撑计划基金项目(2010BAI88B03,2011BAK21B02) 高等学校博士学科点专项科研基金项目(20110092130002) 江苏省产学研前瞻性联合研究项目(BY2012202) 江苏省科技成果转化专项资金项目(BA2012036) 江苏省网络与信息安全重点实验室资助项目(BM2003201) 计算机网络和信息集成教育部重点实验室资助项目(93K-9)
【分类号】：TP393.092
【正文快照】： 互联网规模的迅速增长带来了信息超载问题,用户很难从海量数据中获取有价值的信息,信息使用效率急剧下降.个性化推荐作为一种重要的信息过滤手段,通过分析用户的兴趣爱好和历史行为,主动向用户推荐其存在潜在兴趣的项目(item),有效解决互联网的信息超载问题[1].协同过滤(colla

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本文编号：1028006