【摘 要】
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针对校园二手商品的精准推荐问题,提出了一种基于用户历史喜好及商品本身价值两方面考虑的混合推荐算法商品推荐方案.首先,建立基于近邻的协同过滤推荐模型,分析用户的喜好关系,确定待推荐商品集;建立基于商品内容的评价模型,根据商品重要指标对待推荐商品进行价值评定,将评价指数高的商品进行推荐.经MovieLens数据集验证,模型能得到推荐集,为解决二手商品难以评价、推荐不准确的现象提供了一个可行的解决方式,具有一定的参考价值。
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针对校园二手商品的精准推荐问题,提出了一种基于用户历史喜好及商品本身价值两方面考虑的混合推荐算法商品推荐方案.首先,建立基于近邻的协同过滤推荐模型,分析用户的喜好关系,确定待推荐商品集;建立基于商品内容的评价模型,根据商品重要指标对待推荐商品进行价值评定,将评价指数高的商品进行推荐.经MovieLens数据集验证,模型能得到推荐集,为解决二手商品难以评价、推荐不准确的现象提供了一个可行的解决方式,具有一定的参考价值。
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