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隐含语义推荐模型是基于用户历史行为而自动聚类的算法,系统无需为物品打标签或分类,推荐系统可以自动将项目分成若干种类.为基本LFM推荐模型增加系统偏好、用户偏好和项目偏好参数,实验结果表明,改进后的推荐模型比基本模型的推荐效果提升1%.
隐含语义模型在推荐系统中的应用研究
【摘 要】
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隐含语义推荐模型是基于用户历史行为而自动聚类的算法,系统无需为物品打标签或分类,推荐系统可以自动将项目分成若干种类.为基本LFM推荐模型增加系统偏好、用户偏好和项目偏
【机 构】
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六安职业技术学院信息与电子工程学院
【出 处】
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广东技术师范大学学报
【发表日期】
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2020年6期
【基金项目】
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安徽省教育厅2019年度高校学科(专业)拔尖人才学术资助项目(gxbjZD74),安徽省教育厅2019年度高校自然科学研究重点项目(KJ2019A1065),安徽省教育厅2018年度高等学校省级质量工程项目(2018mooc340),安徽省教育厅2018年度高水平高职教材建设(2018yljc188)
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