隨著互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)快速發(fā)展,信息規(guī)模呈現(xiàn)指數(shù)級(jí)別增長(zhǎng),直接引發(fā)了大數(shù)據(jù)信息革命,進(jìn)入大數(shù)據(jù)時(shí)代。如何在如此海量的大數(shù)據(jù)環(huán)境下進(jìn)行數(shù)據(jù)提取與挖掘,獲取自己感興趣的信息是大數(shù)據(jù)時(shí)代迫切需要解決的難題。本文將從兩方面入手進(jìn)行課題研究,既注重理論研究,也關(guān)注實(shí)際應(yīng)用場(chǎng)景。推薦算法是解決大數(shù)據(jù)環(huán)境中物品推薦的重要方式。傳統(tǒng)推薦算法都是基于用戶-物品的特性進(jìn)行協(xié)同過濾計(jì)算,缺乏環(huán)境因素、時(shí)間因素等其他因素的考慮,導(dǎo)致其推薦準(zhǔn)確度比較低。本文提出一種新型的改進(jìn)個(gè)性化社交推薦算法,即基于時(shí)間特性的社交接觸度的協(xié)同過濾推薦算法（Collaborative Filtering with Time Social Exposure,簡(jiǎn)稱TSERec）,其將社交接觸度以及社交時(shí)效性融入到協(xié)同過濾算法中。區(qū)別于傳統(tǒng)的協(xié)同過濾算法將社交信息融入到評(píng)價(jià)模型的用戶-微博矩陣中,本文算法將社交信息和社交時(shí)效性用于進(jìn)行社交接觸度的計(jì)算。在改進(jìn)個(gè)性化社交推薦算法的基礎(chǔ)上,我們針對(duì)微博大數(shù)據(jù)應(yīng)用場(chǎng)景進(jìn)行工程實(shí)踐,主要采用Spark Streaming技術(shù)以及Spark框架作為核心技術(shù)進(jìn)行算法實(shí)現(xiàn),從而實(shí)現(xiàn)基于流式計(jì)算的在線推薦工作... 

【文章來源】：華僑大學(xué)福建省

【文章頁數(shù)】：48 頁

【學(xué)位級(jí)別】：碩士

【部分圖文】：

Spark框架的運(yùn)行模式

算法的可視化模型

不同好友數(shù)量的算法性能對(duì)比

【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
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碩士論文
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本文編號(hào)：3021443