【摘 要】
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现如今推荐算法已得到广泛应用,但大多数推荐算法均存在各自的局限性。针对这一问题,提出一种基于Boosting框架的推荐系统架构,以多种基本推荐算法为基础,集成一个强推荐系统
【机 构】
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东北林业大学信息与计算机工程学院,国家林业局哈尔滨林业机械研究所
【基金项目】
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国家重点研发计划资助(2016YFD0702105),中央高校基本科研业务费专项资金资助项目(2572017PZ10)
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现如今推荐算法已得到广泛应用,但大多数推荐算法均存在各自的局限性。针对这一问题,提出一种基于Boosting框架的推荐系统架构,以多种基本推荐算法为基础,集成一个强推荐系统。将基于Boosting的推荐系统,在MovieLens 100K中进行测试。测试与分析结果表明,该系统测试结果显示Precision达到39.44%,比原来提高8.63%。因此,集成的推荐系统能够有效提升推荐效果,为用户提供良好的用户体验。
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