【摘 要】
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大数据环境下,推荐系统项目评分的稀疏性问题愈加突出,单兴趣表示方法也难以对用户多种情境兴趣进行准确描述,导致推荐结果精度大大降低。鉴于此,提出一种多情境兴趣表示方法
【机 构】
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燕山大学经济管理学院,燕山大学互联网+与产业发展研究中心
【基金项目】
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国家自然科学基金项目“云环境用户多兴趣图谱的移动商务关联性推荐模型及算法研究”（项目编号：71271186）,教育部人文社会科学基金“大数据异构OSNs情境特征挖掘的社会化信任推荐方法及其应用研究”（项目编号：17YJCZH109）,河北省自然科学基金“融合情境特征的大数据异构OSNs信任推荐模型及算法研究”（项目编号：G2017203319）,河北省自然科学基金项目“大数据异构在线社交网络复杂信
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大数据环境下,推荐系统项目评分的稀疏性问题愈加突出,单兴趣表示方法也难以对用户多种情境兴趣进行准确描述,导致推荐结果精度大大降低。鉴于此,提出一种多情境兴趣表示方法,在此基础上构建面向图书馆大数据知识服务的多情境兴趣推荐模型,通过对用户多情境兴趣的层次划分,利用蚁群层次挖掘的优势来发现目标用户的若干最近邻类簇,然后根据类簇内相似用户对目标项目的评分对未评分项目进行预测,最后结合MapReduce化的大数据并行处理方法来进行协同过滤推荐。实验结果表明,多情境兴趣的建模方法改善了单兴趣建模存在的歧义推荐问题,有效缓解了大数据环境下项目评分的数据稀疏问题,MapReduce化的蚁群层次聚类方法也大大改善了推荐系统的运行效率。
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