基于Hadoop的社交网络服务推荐算法
李玲, 任青, 付园, 陈鹤, 梅圣民
- 吉林大学 通信工程学院, 长春 130012
Algorithm for Social Network Recommendation Service Based on Hadoop
LI Ling, REN Qing, FU Yuan, CHEN He, MEI Sheng-min
- College of Communication Engineering, Jilin University, Changchun 130012, China
摘要：
为高效处理社交网络产生的海量数据, 并保证社交网的可扩展性, 将TF-IDF(Term Frequency-Inverse Document Frequency)算法进行MapReduce化设计, 并在Hadoop云平台上实现分布式的TF-IDF算法。利用该算法提取用户微博中的关键词, 再根据关键词发现用户的兴趣, 并对用户做相应的推荐。为验证分布式TF-IDF算法的有效性和可扩展性, 与TextRank算法的结果做对比。实验结果表明, 分布式TF-IDF算法提取的关键词能更准确地描述用户的特性, 同时具有良好的可扩展性。
中图分类号:
- TN915