基于Web套接字和協(xié)同過濾算法的在線咨詢系統(tǒng)研究.pdf

1、近年來，隨著Internet用戶群的不斷增長和軟件開發(fā)水平的顯著提高，在線咨詢系統(tǒng)普遍應用在企業(yè)、政府、教育等機構以及娛樂、購物、社交網絡。目前一般采用Ajax、Comet、XHR等輪詢和長連接等技術，實現咨詢信息的實時交互，但這些技術存在信息延遲、亂序甚至丟失，導致實時性和可靠性不高。另一方面，面對海量的信息，對推薦算法的精確度和擴展性也有更高的要求。因此，如何保證在線咨詢系統(tǒng)的實時性和可靠性，并提高推薦的精確度和可擴展性，成為亟待解

2、決的問題。本文研究基于Web套接字和協(xié)同過濾算法的在線咨詢系統(tǒng)，主要的工作如下:
　　(1)針對在線咨詢系統(tǒng)的實時性和可靠性問題，本文對Ajax Polling、Comet、Web套接字等技術進行了分析比較，并提出一種基于Web套接字和Flash橋接的實現方案。該方案采用HTML5Web套接字實現實時數據的交換，采用Flash橋接機制達到低版本瀏覽器對Web套接字的兼容的目的。實驗結果表明，該方案能夠顯著提高在線咨詢的實時性和可靠

3、性。
　　(2)針對于協(xié)同過濾算法中的準確性和擴展性問題，本文首先分析了現有的Slope one和加權Slope One算法因內存瓶頸存在擴展性不高的問題。在此基礎上，提出一種基于分布式的加權Slope One改進算法，該算法通過分布式訓練，將每個任務中的中間數據直接載入內存并行計算，解決內存瓶頸;此外依據項目相似度來改進加權Slope One。實驗結果表明，改進算法在擴展性和精確度方面都優(yōu)于原有的算法。
　　(3)結合以上