【摘 要】
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针对移动餐饮个性化推荐的情境敏感性,结合传统基于内容和协同过滤推荐方法的不足,以移动餐饮推荐为应用背景,详细设计了基于餐饮本体的情境模型和基于SWRL规则的推理方法。
【基金项目】
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一般青年基金项目(2015021106);山西省工业科技攻关计划项目(20130321001-09)~~
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针对移动餐饮个性化推荐的情境敏感性,结合传统基于内容和协同过滤推荐方法的不足,以移动餐饮推荐为应用背景,详细设计了基于餐饮本体的情境模型和基于SWRL规则的推理方法。将基于情境的推荐和基于用户兴趣的推荐相结合,得到一个自适应的混合推荐模型。实验结果表明,该模型相比传统推荐模型解决了冷启动等问题,并提高了推荐结果的准确率和召回率。
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