基于分布式图计算的学术论文推荐算法

• 作者: 崔荣一 怀丽波 潘峰
• 来源期刊: 计算机应用研究
• 关键词: 混合模型推荐 协同过滤 SVD++ 分布式图计算 GraphX
• 年，卷（期）: 2019,（6）
• 所属期刊栏目: 算法研究探讨
• 页码范围: 1629-1632,1642
• 页数: 5页
• 分类号: TP301.6
• 语种: 中文
• DOI: 10.19734/j.issn.1001-3695.2018.01.0003

摘要

针对海量论文数据导致的应用效率低下问题,提出一个基于层次混合模型的推荐算法WSVD++.该模型根据学术论文良好的结构特征,构建一个加权的论文二部图模型.首先对论文进行特征提取,按不同特征的权重构建论文的复合关系图;其次对关系图采用一种改进的PPR算法,计算每篇论文的重要程度,依此来对用户—论文关系进行加权;然后在构建好的加权二部图模型上混合SVD++图算法进行推荐.实验结果表明,改善了推荐算法学术论文的推荐效果,并且基于分布式图计算框架GraphX,扩展性好,适合大数据处理.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	崔荣一	延边大学工学院	56	157	5.0	10.0
2	怀丽波	延边大学工学院	14	19	3.0	3.0
3	潘峰	延边大学工学院	3	3	1.0	1.0