融合社交網(wǎng)絡(luò)與關(guān)鍵用戶的并行協(xié)同過濾推薦算法

摘要：為解決傳統(tǒng)協(xié)同過濾推薦算法中存在的數(shù)據(jù)稀疏、冷啟動以及推薦結(jié)果缺乏多樣性等問題,提出一種融合社交網(wǎng)絡(luò)與關(guān)鍵用戶的協(xié)同過濾推薦算法。該算法在用戶—項(xiàng)目評分矩陣基礎(chǔ)上,融合用戶社交網(wǎng)絡(luò)信息得出社交信任矩陣,融合關(guān)鍵用戶信息得出關(guān)鍵用戶評分矩陣。利用三大評分矩陣,分配不同的權(quán)重比例,共同來預(yù)測用戶對于目標(biāo)項(xiàng)目評分。針對海量數(shù)據(jù)問題,采用Spark分布式集群實(shí)現(xiàn)該算法的計算并行化。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,該算法能夠有效緩解數(shù)據(jù)稀疏問題,提高處理速度和推薦準(zhǔn)確度。