基于分布式图计算的学术论文推荐算法

潘峰; 怀丽波; 崔荣一

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基于分布式图计算的学术论文推荐算法

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针对海量论文数据导致的应用效率低下问题,提出一个基于层次混合模型的推荐算法WSVD++.该模型根据学术论文良好的结构特征,构建一个加权的论文二部图模型.首先对论文进行特征提取,按不同特征的权重构建论文的复合关系图;其次对关系图采用一种改进的PPR算法,计算每篇论文的重要程度,依此来对用户—论文关系进行加权;然后在构建好的加权二部图模型上混合SVD++图算法进行推荐.实验结果表明,改善了推荐算法学术论文的推荐效果,并且基于分布式图计算框架GraphX,扩展性好,适合大数据处理.

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来源
《计算机应用研究》 |2019年第6期|1629-16321642|共5页
作者
潘峰; 怀丽波; 崔荣一;
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作者单位

延边大学工学院计算机科学与技术学科智能信息处理研究室;

吉林延吉133002;

延边大学工学院计算机科学与技术学科智能信息处理研究室;

吉林延吉133002;

延边大学工学院计算机科学与技术学科智能信息处理研究室;

吉林延吉133002;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类算法理论;
关键词
混合模型推荐; 协同过滤; SVD++; 分布式图计算; GraphX;

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