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文檔簡介
1、隨著互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)的發(fā)展,越來越多的人會選擇在網(wǎng)上進行購物、查看新聞、看電影等等,但是名目繁多的選項會讓人不知如何選擇,由此出現(xiàn)了所謂的“信息過載”現(xiàn)象。所以,對過多的信息進行篩選是很有必要的,可以改善用戶的上網(wǎng)體驗,快速地定位找到用戶所需的信息,由此推薦系統(tǒng)應運而生。同時,隨著大數(shù)據(jù)時代的到來,越來越多的數(shù)據(jù)會以流的形式出現(xiàn),但對數(shù)據(jù)流的利用率并不是很高,于是本文提出了將數(shù)據(jù)流分析與推薦系統(tǒng)相結(jié)合的想法,以實現(xiàn)更加個性化的推薦方案。
2、> 本文立足于對數(shù)據(jù)流中的點擊流數(shù)據(jù)進行研究分析,在此基礎(chǔ)上從兩個方面研究推薦方法。首先,在MapReduce并行計算框架下研究頻繁項集的挖掘,提出了一種新的基于二叉樹的并行頻繁項集挖掘算法(以下簡稱為FIMB算法),利用一次Map/Reduce過程即可完成挖掘,不需要進行迭代計算,充分應用了集群的并行性,并根據(jù)挖掘結(jié)果進行關(guān)聯(lián)推薦。其次,本文提出了一種在社交網(wǎng)絡(luò)中基于信任的推薦系統(tǒng)模型,該模型的主要思想是代理在社交網(wǎng)絡(luò)中取得所需信息
3、,并通過這些信息之間的信任關(guān)系來進行信息過濾;研究中還發(fā)現(xiàn)網(wǎng)絡(luò)的密度、代理之間偏好的各異性和知識的稀疏性都是影響系統(tǒng)性能的至關(guān)重要的因素。最后,本文將點擊流數(shù)據(jù)分析與兩種推薦模型相結(jié)合,提出了一種基于點擊流的推薦系統(tǒng)框架模型,并用流程圖的形式給出了系統(tǒng)框架,同時列舉了幾種準則來評估推薦系統(tǒng)的推薦效果。
本文通過實驗對比的方式證明了FIMB算法的效率高于CD和DD兩種并行算法,并采用數(shù)學公式的計算方法來近似分析了社交網(wǎng)絡(luò)中基于信
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