【摘 要】
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针对目前协同过滤推荐算法存在的数据稀疏性问题和可扩展性问题,本文进行了相关研究。针对稀疏性问题,首先在传统的皮尔逊相关相似度中引入交占比系数计算用户间直接相似度,
【机 构】
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河北工业大学人工智能与数据科学学院;河北工业大学河北省大数据计算重点实验室;天津商业大学信息工程学院;
【基金项目】
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河北省科技计划项目(17210305D);天津市科技计划项目(16ZXHLSF0023);天津市自然科学基金项目(15JCQNJC00600)
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针对目前协同过滤推荐算法存在的数据稀疏性问题和可扩展性问题,本文进行了相关研究。针对稀疏性问题,首先在传统的皮尔逊相关相似度中引入交占比系数计算用户间直接相似度,该方法缓解了用户间共同评分项的占比问题;然后提出一种基于图游走的间接相似度计算方法,该方法根据用户间的直接相似度建立用户网络图,在用户网络图上通过游走计算用户间的间接相似度,并进行推荐。最后,在Spark平台上实现本文方法的并行化,缓解了数据规模增加带来的可扩展性问题。实验结果表明,本文提出的算法在不同数据集上均取得了良好效果,有效地提高了推荐准确度,并且在分布式环境下具有良好的可扩展性。
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