基于協(xié)同過濾的網(wǎng)格門戶協(xié)同推薦系統(tǒng)的研究.pdf

1、隨著網(wǎng)格門戶應(yīng)用能力不斷加強，加入的網(wǎng)格節(jié)點會越來越多，各網(wǎng)格分支站點、分支工作站數(shù)量和各種分支資源數(shù)量可能會成幾何級倍數(shù)增長，這時對于門戶來說需要發(fā)現(xiàn)、管理和監(jiān)視的資源越來越多。與此同時由于網(wǎng)格資源的異構(gòu)、透明等特點，肯定存在著大量資源處理能力和作用大體相同的情況，普通門戶用戶為了找到相應(yīng)的網(wǎng)格資源去執(zhí)行某個特定任務(wù)可能要進行大量的搜索活動。這個盲目的基于客戶端的搜索肯定會對服務(wù)器構(gòu)成一定的負載壓力，性能會有所下降并間接影響其服務(wù)于其

2、它用戶，而且不利于基于服務(wù)器端的網(wǎng)格門戶后臺的統(tǒng)一調(diào)度。即存在如下需要解決的問題： (1)網(wǎng)格門戶資源信息管理規(guī)模過載，服務(wù)器大規(guī)模查詢時處理資源負載較高，服務(wù)器端缺少統(tǒng)一的資源分配和協(xié)同共享機制。 (2)盲目使用資源的現(xiàn)象存在，部分資源使用不均，存在著有些網(wǎng)格資源可能永遠無法被使用到的情況，門戶缺少主動性推薦功能。 (3)用戶獲取所需資源的滿意度較低。 (4)現(xiàn)有的門戶作為面向用戶的網(wǎng)格服務(wù)系統(tǒng)，沒有使

3、用協(xié)同推薦功能，不能提供個性化推薦服務(wù)。 針對上述問題，本文根據(jù)現(xiàn)階段網(wǎng)格門戶的需求和特點，充分考慮了將來網(wǎng)格門戶發(fā)展的趨勢，在結(jié)合現(xiàn)有的協(xié)同過濾推薦算法并加以改進的基礎(chǔ)上，提出了適合門戶推薦系統(tǒng)的二次組合協(xié)同過濾推薦算法。而且在改進算法提出后設(shè)計了基于協(xié)同過濾的網(wǎng)格門戶協(xié)同推薦系統(tǒng)。主要研究要點如下： (1)基于門戶協(xié)同推薦系統(tǒng)的二次組合協(xié)同過濾推薦算法的研究為了進一步減少數(shù)據(jù)稀疏度、提高推薦準(zhǔn)確度和提高門戶推薦系統(tǒng)的

4、質(zhì)量，本文提出了二次組合協(xié)同過濾推薦算法。算法主要思想為：基于資源聚類的原始模型建立、一次預(yù)測資源評分、二次資源模型修正、基于資源的二次預(yù)測、尋找相似項內(nèi)最近資源鄰居和產(chǎn)生推薦結(jié)果。 實驗結(jié)果表明：對比已有的算法二次協(xié)同過濾算法在推薦質(zhì)量和推薦時效上都有所提高，并且盡可能地減少了稀疏性問題的影響。而且這種算法是根據(jù)門戶推薦系統(tǒng)的特點提出的。通過二次組合協(xié)同推薦方法的設(shè)計結(jié)合網(wǎng)格門戶協(xié)同推薦系統(tǒng)的應(yīng)用能夠做到網(wǎng)格資源推薦準(zhǔn)確性和實

5、時性。 (2)門戶協(xié)同推薦系統(tǒng)設(shè)計和應(yīng)用本文提出的門戶協(xié)同推薦系統(tǒng)內(nèi)容主要包括：協(xié)同過濾交互層、協(xié)同過濾處理層、協(xié)同過濾展現(xiàn)層和協(xié)同過濾安全層。協(xié)同過濾交互層主要作用是將協(xié)同過濾模塊與網(wǎng)格門戶現(xiàn)有各模塊安全高效無縫結(jié)合。過濾處理層主要用來進行協(xié)同過濾實際的處理工作。協(xié)同過濾展現(xiàn)層主要用來向用戶展現(xiàn)門戶系統(tǒng)推薦的資源。協(xié)同過濾安全層是為了最大化地保障門戶協(xié)同過濾功能執(zhí)行和后臺門戶推薦資源的安全。通過這四部分的設(shè)計可以增加門戶訪問安