【摘 要】
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为解决传统的算法中忽视的问题,选择更适合用户的兴趣模型,降低分析准确度较低的方式,为此提出了用户兴趣建模支持下的行为推荐算法特性分析,基于特征维度的选择,以及特性影
【基金项目】
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2017年江西科技师范大学校自然科学重点项目:基于用户兴趣建模的消费行为理解与推荐算法研究(项目编号:2017XJZD005);主持人:周雪梅
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为解决传统的算法中忽视的问题,选择更适合用户的兴趣模型,降低分析准确度较低的方式,为此提出了用户兴趣建模支持下的行为推荐算法特性分析,基于特征维度的选择,以及特性影响因子的求解,完成了推荐算法特性分析影响因子的计算;基于行为推荐算法样本集的确定,实现了行为推荐算法的特性分析,试验数据表明,提出的推荐算法特性分析较传统分析方法,分析准确率提高13.68%。适用于不同用户兴趣建模支持下的行为推荐。
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