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针对目前各类推荐系统存在推荐商品的用户满意度不理想和用户依赖程度比较低的问题,该文从用户的评分和行为两个角度,构建了将传统基于用户的协同过滤算法和文本相似度算法进行融合的改进算法模型,使推荐系统从用户角度进行推荐,并且实时更新,从而有效提高用户满意度和用户的依赖程度.
基于文本相似度算法的融合推荐系统的设计与实现
【摘 要】
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针对目前各类推荐系统存在推荐商品的用户满意度不理想和用户依赖程度比较低的问题,该文从用户的评分和行为两个角度,构建了将传统基于用户的协同过滤算法和文本相似度算法进
【机 构】
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湖南工程学院计算机与通信学院
【出 处】
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科技资讯
【发表日期】
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2019年28期
【基金项目】
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国家级大学生创新创业训练计划平台2018年度课题“基于机器学习的商品推荐系统的研究与设计”的阶段性研究成果(项目编号:201811342009)
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