基于社交接触度与社交时效性的协同过滤算法改进研究及实现

吴淑凡; 吴清平

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基于社交接触度与社交时效性的协同过滤算法改进研究及实现

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随着互联网技术的快速发展,信息规模呈现指数级别增长,直接引发了大数据信息革命,进入了大数据时代。如何在海量的大数据环境下进行数据提取与挖掘,获取自己感兴趣的信息是大数据时代迫切需要解决的难题。文章将从两方面入手,一方面在传统协同过滤算法中加入社交接触度、社交时效性,注重算法改进的理论研究,另一方面通过采用 Spark?Streaming 技术在大数据场景下实现基于流式计算的在线推荐工作,关注实际应用场景下的推荐效果。

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来源
《移动信息》 |2021年第3期|P.1-4|共4页
作者
吴淑凡; 吴清平;
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作者单位

闽南理工学院信息管理学院福建泉州362700;

闽南理工学院信息管理学院福建泉州362700;

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正文语种 chi
中图分类检索机;
关键词
协同过滤; 社交接触度; 社交时效性;

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