【摘 要】
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随着互联网与数据处理技术的迅速发展,网络信息的与日俱增,增加了用户从网络中快速获取有用信息的难度,而个性化推荐可以根据用户的自身属性与历史行为数据,为其推荐可能感兴
【机 构】
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西安财经大学行知学院经济与统计分院
【基金项目】
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陕西省教育厅专项科学研究计划(19JK0330)
论文部分内容阅读
随着互联网与数据处理技术的迅速发展,网络信息的与日俱增,增加了用户从网络中快速获取有用信息的难度,而个性化推荐可以根据用户的自身属性与历史行为数据,为其推荐可能感兴趣的信息或商品,对人们日常生活产生了深远影响。本文在基于证据理论的置信协同推荐算法的基础上,改进组合规则,建立改进置信推荐模型,选取Epinions评分数据进行测试,并对不同改进模型的准确度进行检验。
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