Skapandet av nya och bättre rekommendationsalgoritmer för sociala nätverk får för närvarande stor uppmärksamhet på grund av det ökande behovet av nya verktyg för att hjälpa användarna. Volymen av tillgängliga sociala data samt experimentella datauppsättningar tvingar rekommendationsalgoritmer att skala till många datorer. Med tanke på att sociala nätverk kan modelleras som grafer, uppstår en distribuerad graforienterad support som kan utnyttja datorkluster som en nödvändighet. I detta arbete föreslår vi en arkitektur, kallad Lightweight-Massive Graph Processing Architecture (LMGPA), som förenklar utformningen av grafbaserade rekommendationsalgoritmer på kluster av datorer, och en Java implementation för denna arkitektur som består av två delar: Graphly, ett API som erbjuder åtgärder för att komma åt grafer, och jLiME, ett ramverk som stöder distributionen av algoritmkod och grafdata. Motiveringen bakom skapandet av denna arkitektur är att tillåta användare att definiera rekommendationsalgoritmer genom API och sedan anpassa deras utförande med hjälp av jobbfördelningsstrategier, utan att ändra den ursprungliga algoritmen. Således, algoritmer kan programmeras och utvärderas utan bördan av att tänka på distribution och parallell oro, samtidigt som stödja miljönivå inställning av den distribuerade utförandet. För att validera förslaget testades det nuvarande genomförandet av arkitekturen med hjälp av en uppföljningsrekommendationsalgoritm för Twitter som fallstudie. Dessa experiment illustrerar grafen API, kvantitativt utvärdera olika strategier jobbfördelning w.r.t. Rekommendationstid och resursanvändning, och visar vikten av att tillhandahålla icke-invasiv inställning för rekommendationsalgoritmer.
Corbellini m.fl. REF utforskade en arkitektur och plattform för att utveckla distribuerade rekommendationsalgoritmer, där rekommendationstiden minskas genom att ändra jobbfördelning och icke-invasiva inställningsstrategier.
An architecture and platform for developing distributed recommendation algorithms on large-scale social networks
{'venue': 'J. Inf. Sci.', 'journal': 'J. Inf. Sci.', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}