本文關(guān)鍵詞：基于位置的社會化網(wǎng)絡(luò)的并行化推薦算法

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【摘要】：針對傳統(tǒng)的協(xié)同過濾算法在利用簽到記錄進行興趣點(POI)推薦時不能充分利用簽到信息所隱含的偏好、位置和社交網(wǎng)絡(luò)信息而損失準(zhǔn)確率的問題,以及傳統(tǒng)的單機串行算法在大數(shù)據(jù)處理能力上的弱勢,提出一種基于位置和朋友關(guān)系的協(xié)同過濾(LFBCF)算法,以用戶歷史偏好為基礎(chǔ),綜合考慮用戶社交關(guān)系網(wǎng)絡(luò)進行協(xié)同過濾,并以用戶的活動范圍作為約束實現(xiàn)對用戶的興趣點推薦。為了支持大數(shù)據(jù)量的實驗,將算法在Spark分布式計算平臺上進行了并行化實現(xiàn)。研究過程中使用了Gowalla和Brightkite這兩個基于位置的社會化網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)集,分析了數(shù)據(jù)集中簽到數(shù)量、簽到位置之間距離、社交關(guān)系等可能對推薦結(jié)果造成影響的因素,以此來支持提出的算法。實驗部分通過與傳統(tǒng)的協(xié)同過濾算法等經(jīng)典算法在準(zhǔn)確率、F-measure上的對比驗證了算法在推薦效果上的優(yōu)越性,并通過并行算法與單機串行算法在不同數(shù)據(jù)規(guī)模上加速比的對比驗證了算法并行化的意義以及性能上的優(yōu)越性。
【作者單位】： 北京郵電大學(xué)智能通信軟件與多媒體北京市重點實驗室;
【關(guān)鍵詞】： 基于位置的社交網(wǎng)絡(luò) 推薦系統(tǒng) 協(xié)同過濾 興趣點 并行化 Spark
【基金】：國家863計劃項目(2015AA050204) 北京市教育委員會共建項目建設(shè)計劃項目~~
【分類號】：TP391.3
【正文快照】： 0引言隨著手持無線終端設(shè)備、無線通信網(wǎng)絡(luò),以及Web 2.0技術(shù)的飛速發(fā)展,一系列基于位置的社交網(wǎng)絡(luò)服務(wù)也隨之出現(xiàn),例如Foursquare、Brightkite、Gowalla等。眾多移動社交網(wǎng)絡(luò)的位置簽到、位置共享及位置標(biāo)識等功能的應(yīng)用普及,位置服務(wù)(Location Based Service,LBS)與社交網(wǎng)絡(luò)

【相似文獻】

中國期刊全文數(shù)據(jù)庫 前10條

1 吳正娟;職為梅;楊勇;范明;;并行化的粒子群技術(shù)[J];微計算機信息;2009年36期

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本文編號：1135857