云计算环境下基于协同过滤的个性化推荐机制

被引：38

作者：

朱夏

宋爱波

东方

罗军舟

机构：

[1] 东南大学计算机科学与工程学院

来源：

计算机研究与发展 | 2014年 / 51卷 / 10期

基金：

高等学校博士学科点专项科研基金;

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;

D O I：

暂无

中图分类号：

TP393.092 [];

学科分类号：

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.

引用

页码：2255 / 2269

页数：15

共 7 条

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