推荐系统研究

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由于NERMS项目的需要,该文对推荐系统进行了研究.因为基于规则的推荐可能获得更好的性能,所以该文的研究主要集中在基于规则推荐的用户关联推荐.在用户关联推荐的用户关联挖掘阶段,该文给出了一个专用于推荐的用户关联挖掘算法框架TSC,然后用概念格技术实现了TSC框架,并把概念格实现的TSC框架算法同ASARM算法进行了性能比较,比较的结果是该文的算法能够获得更好地时空性能.在用户关联推荐的推荐形成阶段,该文给出了一个推荐度计算的建议公式,并推荐度累加过程中出现的父子问题给出了一个解决方案.在该文的最后,构建了一个推荐系统ResourceRecommender,用于向NERMS系统的用户推荐其可能感兴趣的资源.
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