大数据场景下基于可信社团的服务推荐

• 作者: 王海艳 金伟晟
• 来源期刊: 华中科技大学学报（自然科学版）
• 学科: 工学
• 关键词: 大数据 服务推荐 信任 可信社团 模型 用户
• 年，卷（期）: 2016,（3）
• 页码范围: 22-27
• 页数: 6页
• 分类号: TP391
• 语种: 中文
• DOI: 10.13245/j.hust.160305

摘要

为实现大数据场景下高效、可信的服务推荐，将社交网络理论和信任理论的研究成果有机融合，提出了大数据场景下基于可信社团的服务推荐方法。首先，利用现有的信任模型理论研究成果建立用户间的信任关系，计算用户对服务提供者的信任度；其次，在大数据场景下利用信任关系构建用户可信社团，确定社团中新用户的加入、甄别并删除恶意用户的方法；最后，在构建的可信社团基础上，利用 MapReduce 框架提出大数据场景下的基于可信社团的服务推荐方法。仿真实验结果表明：提出的方法适用于大数据场景，与传统的服务推荐方法相比，具有更好的性能。

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	王海艳	南京邮电大学计算机学院	88	837	14.0	26.0
2	金伟晟	南京邮电大学计算机学院	1	8	1.0	1.0