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摘要:
针对高校学生课外资源过载、缺少实时个性化推荐等问题,将复杂事件处理技术(CEP)运用到推荐系统中,发挥其强大的实时处理优势,对进一步提高高校个性化资源推荐系统的准确性和实时性进行了研究.将高校管理与资源推荐相结合,设计大数据背景下的校园学辅资源推荐系统.利用复杂事件处理技术,将学生实时地理位置信息、签到信息、图书馆借阅信息、宿舍信息等四种多维、异构数据源相结合,使用EPL语言实现相应的规则关联,将简单事件流通过Esper引擎处理后形成复杂事件流,对高校学生资源推荐系统作实证分析,实现从学生基本信息数据流处理、复杂事件规则验证到相关资源推荐的整个推送过程.实验结果表明,将该系统与最常用的基于协同过滤算法的推荐系统性能作比较,实时性提升了20%,准确度提升了30%,验证了该系统具有良好的推荐效果.
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文献信息
篇名 基于CEP的校园推荐系统设计与实现
来源期刊 计算机技术与发展 学科 工学
关键词 复杂事件处理 个性化推荐 资源过载 协同过滤 Esper
年,卷(期) 2018,(6) 所属期刊栏目 应用开发研究
研究方向 页码范围 192-196
页数 5页 分类号 TP302
字数 4346字 语种 中文
DOI 10.3969/j.issn.1673-629X.2018.06.043
五维指标
作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 卢山 东南大学计算机教学实验中心 12 140 7.0 11.0
2 汤鲲 7 10 1.0 3.0
3 周苾 1 1 1.0 1.0
传播情况
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引文网络
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研究主题发展历程
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Esper
研究起点
研究来源
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研究去脉
引文网络交叉学科
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期刊影响力
计算机技术与发展
月刊
1673-629X
61-1450/TP
大16开
西安市雁塔路南段99号
52-127
1991
chi
出版文献量(篇)
12927
总下载数(次)
40
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111596
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