社交网络大数据下贪婪式实时网站推荐算法

发布时间：2017-08-30 19:52

  本文关键词：社交网络大数据下贪婪式实时网站推荐算法

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【摘要】：社交网络每天都会产生结构化、半结构和非结构化的大数据,数据的增长速度超过了对硬件需求的摩尔定律。在社交网络中还存在各种恶意评价、刷分和刷网站关注度等不良现象,对大数据的分析处理带来了巨大挑战。为了提高数据的处理效率和网站推荐的准确性,提出了一种在Hadoop云平台下基于用户的贪婪式实时近似网站推荐的RT-G算法。算法通过迭代寻优算法找到最合适的用户数量作为网站推荐评价的用户标准,应用频度近似算法完成对网站的推荐,通过实验证明了方法的效率和有效性。
【作者单位】： 东北电力大学信息工程学院;
【关键词】： 社交网络大数据 Hadoop 网站推荐 实时
【基金】：国家自然科学基金资助项目(51277023) 吉林省科技发展计划项目(20150204084GX) 吉林市科技计划项目(201414011)
【分类号】：TP393.092;TP391.3
【正文快照】： 据中国互联网信息中心CNNIC发布报告显示,截至2013年6月底,我国网民规模达5.91亿,其中手机网民规模达4.64亿,较2012年底增加4 379万人,占比提升至78.5%。随着互联网、移动互联网、物联网和云计算的不断发展,数据正以前所未有的速度在不断地增长和累积,大数据时代已经来到[1]。

【参考文献】

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【共引文献】

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5 杜p，

本文编号：761124