[发明专利]一种基于Hadoop的社会化推荐方法在审
| 申请号： | 201610034317.6 | 申请日： | 2016-01-19 |
| 公开（公告）号： | CN105718551A | 公开（公告）日： | 2016-06-29 |
| 发明（设计）人： | 田贤忠;沈杰;李丽净;林初超 | 申请（专利权）人： | 浙江工业大学 |
| 主分类号： | G06F17/30 | 分类号： | G06F17/30;G06Q50/00 |
| 代理公司： | 杭州斯可睿专利事务所有限公司 33241 | 代理人： | 王利强 |
| 地址： | 310014 浙江省杭州市*** | 国省代码： | 浙江;33 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于Hadoop的社会化推荐方法，包括以下步骤：S1、获得用户在不同项目类别下的显示信任关系，在各项目类别下通过社区发现方法发现信任社区；S2、提出信任值度量，决定用户最终可信任集；S3、根据用户的可信任用户集预测目标用户对项目评分；S4、通过Hadoop平台，分布式、并行化推荐方法。本发明在考虑用户信任关系应该在项目类别基础上，引入社区发现方法，发现信任社区，通过定义信任值度量获得用户最终可信任用户集，根据用户的可信任用户集对目标用户推荐项目，并且把算法在Hadoop平台实现分布式并行计算。本发明能够有效解决用户显示信任关系稀疏，及时处理海量用户、项目数据问题。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 hadoop 社会化 推荐 方法 | ||
【主权项】：
一种基于Hadoop的社会化推荐方法，其特征在于，所述社会化推荐方法包括以下步骤：S1、获得用户在不同项目类别下的显示信任关系，在各项目类别下通过社区发现方法发现信任社区；S2、提出信任值度量，决定用户最终可信任用户集；S3、根据用户的可信任用户集预测目标用户对项目的评分；S4、通过Hadoop平台，分布式、并行化推荐方法，包括以下分步骤：S41、利用MapReduce实现数据预处理，获得用户涉及的评分项目类，获得用户在各项目类下显示信任关系；S42、利用MapReduce实现发现信任社区，扩展用户可信任用户集；S43、利用MapReduce实现信任值度量并获得最终信任用户集。
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