数字资源云服务推荐系统设计

摘要：

随着云计算技术在数字资源整合中的应用越来越广泛,云服务推荐系统的用户数据集呈现指数级增长的趋势,因而对于数字资源云服务的使用者来说,从海量的数字资源中找到自己真正感兴趣的云服务变得愈加困难,亦即出现了"信息超载"的问题.为了解决"信息超载"问题,设计并实现了数字资源云服务推荐系统.该系统可快速发现满意度最高的云服务并推荐给目标用户,提高了大数据环境下的推荐速度.同时,为了提高数字资源云服务的推荐命中率,所构建的推荐系统采用改进的协同过滤算法,向云服务使用者(待推荐的目标用户)推荐具有相似兴趣行为用户访问过的满意度高的云服务.实验结果表明,数字资源云服务推荐系统可以提高推荐速度,准确地向用户推荐满意度高的数字资源云服务,能够快速提升用户体验.

关键词：数字资源云服务、信息超载、推荐系统、满意度

所属期刊栏目：27

分类号：TP302(计算技术、计算机技术)

资助基金：教育部人文社会科学研究青年基金15YJC870028;辽宁省教育科学技术研究一般项目L2014451;辽宁省自然科学基金2015020009;辽宁省社会科学规划基金L15BTQ002

在线出版日期：2017-09-14（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共6页

页码：139-144