Resumen

Con el rápido desarrollo de la tecnología de la información, la sobrecarga de información se ha convertido en un problema muy grave en el entorno de información web. Surgió la recomendación personalizada. Sin embargo, los algoritmos de recomendación actuales enfrentan una serie de desafíos. Para resolver el problema del contexto complejo, se propone un nuevo algoritmo de recomendación de contexto basado en el modelo de grafo tripartito para el modelo tridimensional en sistemas complejos. Mejorando la precisión de la recomendación mediante la difusión de material, a través de la conducción de calor para mejorar la diversidad de los objetos recomendados, y equilibrando la precisión y la diversidad a través de la integración de recursos para así lograr la recomendación personalizada. Los resultados experimentales muestran que el algoritmo de recomendación de contexto propuesto basado en el modelo de grafo tripartito es superior a otros algoritmos de recomendación tradicionales en rendimiento de recomendación.

• Materias:Big Data Gestión de riesgos Administración de información Red neuronal Teoría de redes
• Subjects:Big Data Risk management Information management Neural network Network Theory
• Palabras claves:Desarrollo; Tecnología de la información; Saturación de información; Recomendación personalizada; Algoritmo de recomendación; Modelo de grafo tripartito
• Keywords:Development; Information technology; Information overload; Personalized recommendation; Recommendation algorithm; Tripartite graph model