【摘 要】
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本次研究旨在将推荐系统领域的技术带入食品领域,即验证基于LatentFactor(因子分解)模型.鉴于食品的消费与客户信息,化学成分,营养方面,烹饪方法相关,这一特定领域具有几个独
【机 构】
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215000,苏州大学文正学院 苏州
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本次研究旨在将推荐系统领域的技术带入食品领域,即验证基于LatentFactor(因子分解)模型.鉴于食品的消费与客户信息,化学成分,营养方面,烹饪方法相关,这一特定领域具有几个独特的特征,可以激发现代化技术使食品推荐的使用.推荐算法可以基于内容,也可以通过协同过滤来驱动.我们研究了将内容信息直接纳入协同过滤的矩阵分解方法.这些内容提升的矩阵分解算法不仅提高了推荐的准确性,而且提供了有关内容的有用见解,并使建议更容易解释.
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