该研究关注基于标签匹配的协同过滤推荐算法。

简介：
随着微博用户基数持续扩大，微博平台上所传递的信息量呈现出指数级的增长。因此，如何高效地向用户快速推荐他们感兴趣的好友，已成为一个亟待解决的技术挑战。为了应对这一问题，我们基于海量的微博数据，并以Hadoop作为平台、HBase作为基础、MapReduce作为编程框架，设计并实施了一种融合Apriori算法与Item-based协同过滤算法的混合算法。同时，我们构建了一个完善的推荐好友系统。该系统首先利用Apriori算法对冗余的微博内容记录进行频繁项集的分析，从而提取出能够准确反映用户喜好的标签，旨在显著提升系统的运行效率。随后，通过Item-based协同过滤算法对这些标签进行匹配和推荐操作，以此来缩短推荐过程所需的时间以及系统资源的消耗。为了充分验证所构建系统的实用性和可靠性，我们分别进行了两组对比实验：第一组实验对比了引入Apriori算法协同过滤技术与传统协同过滤技术在时间性能上的差异；第二组实验则比较了融合Apriori算法与Item-based协同过滤技术的方案与融合K-means聚类算法的方案之间的表现。实验结果表明，在处理庞大的微博数据规模时，所提出的算法相较于传统的协同过滤算法，其运行时间平均缩短了24%至44%。此外，与融合K-means聚类算法相比，所提出的算法在计算时间和CPU资源占用率方面均实现了1.2倍到1.5倍的提升幅度。这些结果充分证明了所提出方法的有效性。