基于USDR模型的云推荐方法研究

• 作者: 卢成炳 王辰昊 肖刚 陆佳炜
• 来源期刊: 计算机测量与控制
• 关键词: 云推荐 云计算 多源异构数据 数据推送
• 年，卷（期）: 2018,（8）
• 所属期刊栏目: 设计与应用
• 页码范围: 227-232,237
• 页数: 7页
• 分类号: TP391
• 语种: 中文
• DOI: 10.16526/j.cnki.11-4762/tp.2018.08.051

摘要

在云环境中,对于云数据的统一建模一直是研究热点;尤其在推荐系统中,对于多源异构数据灵活性和安全性的要求更高;随着数据信息技术的不断发展,网络更新逐步加快,数据的更新也越来越快,从海量信息中如何快速帮助用户获取偏好的信息变得更加困难;针对多源异构数据的特征,综合移动互联网安全性和隐私性等特点,提出了一种USDR模型,并在该模型的基础上对云环境中的推送方法进行了研究,主动帮助用户发现自己偏好的信息,并将这些信息展现给可能需要的用户,并且实现了传统的数据推荐方法无法处理的多源异构数据的云推荐;根据云推送平台在实验环境中的运行情况及相关指标分析,说明该云推荐方法能适用于多源异构数据的推荐,是一种高效可行的推荐方法.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	陆佳炜	浙江工业大学计算机科学与技术学院	49	189	7.0	10.0
2	肖刚	浙江工业大学计算机科学与技术学院	138	1143	17.0	27.0
3	王辰昊	浙江工业大学计算机科学与技术学院	2	4	1.0	2.0
4	卢成炳	浙江工业大学计算机科学与技术学院	1	1	1.0	1.0