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利用聚类方法计算用户相似度,结合协同过滤思想构建个性化推荐算法,对中药材电子商务交易数据的样本进行实验验证,实验证明融合聚类和协调过滤的推荐算法在推荐效果方面优于传统的协同过滤推荐算法.将此算法运用于中药材电子商务交易平台中,构建个性化推荐模块,提高平台的个性化服务能力.
融合聚类和协同过滤推荐算法在中药材交易信息平台的应用
【摘 要】
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利用聚类方法计算用户相似度,结合协同过滤思想构建个性化推荐算法,对中药材电子商务交易数据的样本进行实验验证,实验证明融合聚类和协调过滤的推荐算法在推荐效果方面优于
【机 构】
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亳州职业技术学院信息工程系
【出 处】
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广西科技大学学报
【发表日期】
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2015年04期
【基金项目】
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安徽省振兴计划高等学校优秀青年人才重点基金资助项目(2013SQRL129ZD)资助
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