作者：刘海鸥; 孙晶晶; 苏妍嫄; 张亚明大数据知识服务多情境兴趣蚁群层次聚类协同过滤推荐
摘要：大数据环境下,推荐系统项目评分的稀疏性问题愈加突出,单兴趣表示方法也难以对用户多种情境兴趣进行准确描述,导致推荐结果精度大大降低。鉴于此,提出一种多情境兴趣表示方法,在此基础上构建面向图书馆大数据知识服务的多情境兴趣推荐模型,通过对用户多情境兴趣的层次划分,利用蚁群层次挖掘的优势来发现目标用户的若干最近邻类簇,然后根据类簇内相似用户对目标项目的评分对未评分项目进行预测,最后结合MapReduce化的大数据并行处理方法来进行协同过滤推荐。实验结果表明,多情境兴趣的建模方法改善了单兴趣建模存在的歧义推荐问题,有效缓解了大数据环境下项目评分的数据稀疏问题,MapReduce化的蚁群层次聚类方法也大大改善了推荐系统的运行效率。
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