大数据场景下基于可信社团的服务推荐
发布时间:2018-04-26 00:28
本文选题:大数据 + 服务推荐 ; 参考:《华中科技大学学报(自然科学版)》2016年03期
【摘要】:为实现大数据场景下高效、可信的服务推荐,将社交网络理论和信任理论的研究成果有机融合,提出了大数据场景下基于可信社团的服务推荐方法.首先,利用现有的信任模型理论研究成果建立用户间的信任关系,计算用户对服务提供者的信任度;其次,在大数据场景下利用信任关系构建用户可信社团,确定社团中新用户的加入、甄别并删除恶意用户的方法;最后,在构建的可信社团基础上,利用MapReduce框架提出大数据场景下的基于可信社团的服务推荐方法.仿真实验结果表明:提出的方法适用于大数据场景,与传统的服务推荐方法相比,具有更好的性能.
[Abstract]:In order to realize efficient and credible service recommendation under big data scenario, the research results of social network theory and trust theory are combined organically, and then a service recommendation method based on trusted community is put forward in big data scenario. Firstly, the trust relationship between users is established by using the existing research results of trust model theory, and the trust degree of users to service providers is calculated. Secondly, the trust relationship is used to construct user trust community under big data scenario. Finally, on the basis of constructing trusted community, using MapReduce framework, we propose a service recommendation method based on trusted community under big data scenario. The simulation results show that the proposed method is suitable for big data scenario and has better performance than the traditional service recommendation method.
【作者单位】: 南京邮电大学计算机学院;
【基金】:国家自然科学基金资助项目(61201163) “六大人才高峰”资助项目(2013-JY-022) “333高层次人才培养工程”资助项目
【分类号】:TP391.3
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