摘要
大数据知识服务的情景化推荐,就是将用户情景信息引入个性化推荐过程,结合云计算技术提出的一种大数据知识服务方法。该方法首先计算大数据知识服务用户的情景相似度,并构造与目标用户当前情景相似的情景集合,建立基于项目评分情景的评分矩阵,最后进行云计算Mapreduce化的情景化推荐。实验表明,该方法获得了比传统推荐方法更低的MAE误差值,可成功应用于面向大数据知识服务的情景化推荐。
The contextual recommendation for the big data knowledge service is a method of the big data knowledge service that inputs the contextual information of the user into the personalized recommendation process and combines with the cloud computing technology. This method firstly calculates the contextual similarity of users of the big data knowledge service, and builds the contextual set that is similar to the current scene of the target user, establishes the score matrix based on the project score scene, and finally runs the cloud computing Mapreduce contextual recommendation. Experimental results show that this method achieved lower error values of MAE than the traditional recommendation method, and could apply in the contextual recommendation oriented the big data knowledge service.
出处
《图书馆建设》
CSSCI
北大核心
2014年第7期31-35,共5页
Library Development
基金
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
国家自然科学基金项目"对等网络中异构服务资源分配的效用优化模型及算法研究"
项目编号:71301139
河北省自然科学基金项目"面向云计算的移动商务用户多源兴趣进化模型及关联性推荐算法研究"
项目编号:G2013203237
燕山大学博士基金项目"面向多维交互大数据的移动SNS情景化信任推荐模型研究"
项目编号:B854的成果之一
关键词
云计算
大数据
知识服务
情景化推荐
Cloud computing
Big data
Knowledge service
Contextual recommendation