基于Spark的分布式科技专家推荐模型

• 作者: 何宏 夏一行 徐小良 王宇翔 穆诗棋
• 来源期刊: 杭州电子科技大学学报（自然科学版）
• 关键词: 专家推荐 近邻传播聚类算法 萤火虫算法 Spark
• 年，卷（期）: 2019,（5）
• 页码范围: 30-34,55
• 页数: 6页
• 分类号: TP391
• 语种: 中文
• DOI: 10.13954/j.cnki.hdu.2019.05.006

摘要

为了快速精准地将企业技术需求与科技专家进行匹配,提出一种基于Spark的分布式科技专家推荐模型,解决海量科技资源分类效果不佳和推荐速度慢的问题.首先,采用改进的基于萤火虫的近邻传播聚类算法(Firefly Algorithm Affinity Propagation clustering,FAAP)对参考度进行自适应优化,以提高数据集的分类效果;其次,在Spark环境下,研究一种基于近邻传播聚类算法的科技专家推荐模型,采用FAAP算法优化科技资源的分类效果,设计打分机制对推荐专家进行排序,并根据企业需求进行高级筛选,快速匹配科技专家和企业技术需求,加快科技专家推荐的速度.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	徐小良	杭州电子科技大学计算机学院	31	190	9.0	12.0
2	夏一行	杭州电子科技大学计算机学院	7	29	3.0	5.0
3	何宏	杭州电子科技大学科学技术研究院	16	67	4.0	7.0
4	穆诗棋	杭州电子科技大学计算机学院	1	0	0.0	0.0
5	王宇翔	杭州电子科技大学计算机学院	2	1	1.0	1.0