【摘 要】
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摘 要:针对物品推荐技术中存在的目标用户和相似用户均未标记的物品无法预测以及未考虑用户已购买情况等问题,提出了一种基于图像内容的物品推荐方法。该方法提取物品图
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摘 要:针对物品推荐技术中存在的目标用户和相似用户均未标记的物品无法预测以及未考虑用户已购买情况等问题,提出了一种基于图像内容的物品推荐方法。该方法提取物品图像的颜色、形状和纹理特征来表示物品,通过图像内容间的相似性和用户相似性完成了对目标用户未标记物品兴趣度的预测,并引入用户兴趣度因子来反映用户已购买的情况对用户兴趣的影响,最终根据用户购买项目的静态特征给出推荐结果。在自建的物品图像数据集上,用文中方法与基于用户的协同过滤技术、基于项目的协同过滤技术以及two-way三种方法进行对比试
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