数字资源云服务推荐系统设计

• 作者: 张洪锐 张龙昌
• 来源期刊: 计算机技术与发展
• 学科: 工学
• 关键词: 数字资源云服务 信息超载 推荐系统 满意度
• 年，卷（期）: 2017,（8）
• 所属期刊栏目: 应用开发研究
• 页码范围: 139-144
• 页数: 6页
• 分类号: TP302
• 字数: 6481字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1673-629X.2017.08.029

摘要

随着云计算技术在数字资源整合中的应用越来越广泛,云服务推荐系统的用户数据集呈现指数级增长的趋势,因而对于数字资源云服务的使用者来说,从海量的数字资源中找到自己真正感兴趣的云服务变得愈加困难,亦即出现了"信息超载"的问题.为了解决"信息超载"问题,设计并实现了数字资源云服务推荐系统.该系统可快速发现满意度最高的云服务并推荐给目标用户,提高了大数据环境下的推荐速度.同时,为了提高数字资源云服务的推荐命中率,所构建的推荐系统采用改进的协同过滤算法,向云服务使用者(待推荐的目标用户)推荐具有相似兴趣行为用户访问过的满意度高的云服务.实验结果表明,数字资源云服务推荐系统可以提高推荐速度,准确地向用户推荐满意度高的数字资源云服务,能够快速提升用户体验.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	张龙昌	渤海大学信息科学与技术学院	63	273	9.0	13.0
2	张洪锐	渤海大学信息科学与技术学院	3	4	1.0	2.0