基于USDR模型的云推荐方法研究

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.

关键词：云推荐、云计算、多源异构数据、数据推送

所属期刊栏目：26

分类号：TP391(计算技术、计算机技术)

资助基金：国家自然科学基金项目61573316;浙江省重大科技专项2014C01048;浙江省重点研发计划项目2018C01064

在线出版日期：2018-09-13（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共7页

页码：227-232,237