一种基于 Apriori的微博推荐并行算法

• 作者: 丛颖 刘其成 张伟
• 来源期刊: 计算机应用与软件
• 学科: 工学
• 关键词: 微博 推荐系统 关联规则 Apriori 并行算法 MapReduce
• 年，卷（期）: 2015,（8）
• 所属期刊栏目: 嵌入式软件与应用
• 页码范围: 229-233
• 页数: 5页
• 分类号: TP3
• 字数: 6630字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1000-386x.2015.08.055

摘要

微博作为最大的社会化媒体产品，拥有海量的用户和信息资源。微博推荐是微博个性化服务的重要方面，是解决信息过载问题的有效工具。考虑到微博数据海量性的特点，针对传统串行推荐算法对大数据处理效率低的问题，采用MapReduce模型，提出和设计一种基于关联规则挖掘算法Apriori的微博推荐并行算法，并在Hadoop平台实现。实验表明，提出的微博推荐并行算法具有较好的加速比和较高的运行效率，证明了该微博推荐并行算法在大数据处理中的高效性。

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	张伟	烟台大学计算机与控制工程学院	40	377	12.0	18.0
2	刘其成	烟台大学计算机与控制工程学院	32	275	9.0	15.0
3	丛颖	烟台大学计算机与控制工程学院	1	7	1.0	1.0