【摘 要】
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为了快速精准地将企业技术需求与科技专家进行匹配,提出一种基于Spark的分布式科技专家推荐模型,解决海量科技资源分类效果不佳和推荐速度慢的问题。首先,采用改进的基于萤火
【机 构】
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杭州电子科技大学计算机学院,杭州电子科技大学科学技术研究院
【出 处】
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杭州电子科技大学学报(自然科学版)
【基金项目】
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浙江省基础公益研究计划资助项目(LGG18F020014,LGG19F020017);浙江省自然科学基金资助项目(LY17F020028)
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为了快速精准地将企业技术需求与科技专家进行匹配,提出一种基于Spark的分布式科技专家推荐模型,解决海量科技资源分类效果不佳和推荐速度慢的问题。首先,采用改进的基于萤火虫的近邻传播聚类算法(Firefly Algorithm Affinity Propagation clustering,FAAP)对参考度进行自适应优化,以提高数据集的分类效果;其次,在Spark环境下,研究一种基于近邻传播聚类算法的科技专家推荐模型,采用FAAP算法优化科技资源的分类效果,设计打分机制对推荐专家进行排序,并根据企业需求进
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