基于非结构化P2P网络用户模型的协同过滤推荐机制

作     者：刘健 尹春霞 原福永 LIU Jian;YIN Chun-xia;YUAN Fu-yong

作者机构：河北外国语职业学院基础部河北秦皇岛066311 河北农业大学海洋学院河北秦皇岛066003 燕山大学信息科学与工程学院河北秦皇岛066004 

出 版 物：《山东大学学报（理学版）》 (Journal of Shandong University(Natural Science))

年 卷 期：2011年第46卷第5期

页      面：28-33页

核心收录：

学科分类：12[管理学] 1201[管理学-管理科学与工程(可授管理学、工学学位)] 08[工学] 081201[工学-计算机系统结构] 0812[工学-计算机科学与技术（可授工学、理学学位）] 

基　　金：河北省科技支撑计划项目(072135208) 秦皇岛市科学技术研究与发展计划项目(200901A041) 

主　　题：P2P 协同过滤 用户模型 个性化推荐 

摘      要：协同过滤是当前应用在信息推荐系统中最成功的技术之一。但随着用户数量和所需过滤信息的增加,计算复杂度迅速增长,大多数推荐系统都因集中式的体系结构而面临可扩展性差的问题。本文提出了一种基于非结构化P2P网络的协同过滤推荐机制,采用基于词汇链的方法构建资源对象描述向量,建立由偏好资源对象集合构成的用户模型,并且根据用户的兴趣变化,通过动态邻居重组的方法获得实时的个性化推荐。实验数据表明采用基于非结构化P2P网络的协同过滤推荐机制较传统集中式推荐方案有更好的可扩展性和预测准确性。