本文選題：Spark + 分布式��； 參考：《北京理工大學(xué)學(xué)報(bào)》2017年07期

【摘要】：針對新聞的個(gè)性化服務(wù)差及推薦效率低的問題,提出了一種新聞事件的分布式混合推薦算法.該算法改進(jìn)了傳統(tǒng)的層次聚類算法用于新聞事件發(fā)現(xiàn),通過協(xié)調(diào)簇中心距離和簇間最遠(yuǎn)距離的權(quán)重解決了傳統(tǒng)層次聚類中的大簇問題;使用混合推薦算法進(jìn)行事件推薦,引入了事件的多重特征來計(jì)算用戶興趣模型,更準(zhǔn)確地表示用戶的興趣偏好;采用Spark分布式計(jì)算平臺實(shí)現(xiàn)該算法,可處理大數(shù)據(jù)的個(gè)性化推薦問題.在公開數(shù)據(jù)集上的實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明本文方法有效.
[Abstract]:A distributed hybrid recommendation algorithm for news events is proposed to solve the problems of poor personalized service and low recommendation efficiency. This algorithm improves the traditional hierarchical clustering algorithm for news event discovery, solves the problem of large clusters in traditional hierarchical clustering by coordinating the distance between the center of the cluster and the weight of the longest distance between clusters, and uses the hybrid recommendation algorithm to recommend events. The multi-feature of events is introduced to calculate user interest model, and the Spark distributed computing platform is used to implement the algorithm, which can deal with big data's personalized recommendation problem. Experimental results on open data sets show that the proposed method is effective.
【作者單位】： 北京理工大學(xué)計(jì)算機(jī)學(xué)院;北京市海量語言信息處理與云計(jì)算應(yīng)用工程技術(shù)研究中心;
【基金】：國家自然科學(xué)基金資助項(xiàng)目(61370137)
【分類號】：TP391.3

【參考文獻(xiàn)】

相關(guān)期刊論文 前3條

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【共引文獻(xiàn)】

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【二級參考文獻(xiàn)】

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【相似文獻(xiàn)】

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7 張愷;秦亮曦;寧朝波;李文閣;;改進(jìn)評價(jià)估計(jì)的混合推薦算法研究[J];微計(jì)算機(jī)信息;2010年36期

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4 梁莘q，

本文編號：1810254