一种基于MapReduce的微博信息推荐并行算法

发布时间：2018-09-18 16:38

【摘要】：随着微博和移动互联网的快速发展,社交网络变得越来越庞大,信息的个性化服务越来越受到重视.Slope One算法是一种协同过滤推荐算法,算法通过用户项目的偏差矩阵和频度矩阵,预测目标用户感兴趣的项目,实现了信息的个性化推荐.考虑到Slope One算法对大数据处理不足的问题,提出一种改进的基于并行Slope One算法的微博信息推荐算法,并借助MapReduce平台设计实现了该算法.实验表明,该算法不仅具有良好的加速比和可扩展性,还具有较好的预测准确率,它可以更高效的处理微博数据.
[Abstract]:With the rapid development of Weibo and mobile Internet, the social network becomes more and more huge, and the personalized information service is paid more and more attention to. Slope One algorithm is a collaborative filtering recommendation algorithm. Through the deviation matrix and frequency matrix of user items, the algorithm predicts the items of interest to the target users, and realizes the personalized recommendation of information. Considering the problem that Slope One algorithm can not deal with big data, this paper proposes an improved algorithm for recommending the information of Weibo based on parallel Slope One algorithm, and designs and implements the algorithm with the help of MapReduce platform. Experiments show that the algorithm not only has good speedup and scalability, but also has good prediction accuracy. It can deal with Weibo data more efficiently.
【作者单位】： 烟台大学计算机与控制工程学院;
【基金】：国家自然科学基金项目(61403329,61403328,61572418)资助 山东省重点研发计划项目(2016GGX109004)资助 山东省自然科学基金项目(ZR2013FQ020,ZR2016FM42)资助 烟台大学研究生科技创新基金项目(YDYB1616)资助
【分类号】：TP391.3;TP393.092

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本文编号：2248501