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随着消费数据的不断增长,用户对推荐系统产生了个性化以外的动态需求。本文以“动态”和“推荐”作为关键词,介绍了动态推荐系统中所涉及的动态因素,总结了动态协同过滤技术、聚类技术和实时计算框架技术三种目前研究者主要采用的动态推荐技术,并总结了其优缺点,为更好地构建动态推荐系统服务。
个性化动态推荐相关技术研究
【摘 要】
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随着消费数据的不断增长,用户对推荐系统产生了个性化以外的动态需求。本文以“动态”和“推荐”作为关键词,介绍了动态推荐系统中所涉及的动态因素,总结了动态协同过滤技术
【机 构】
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安徽财经大学管理科学与工程学院
【出 处】
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现代信息科技
【发表日期】
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2019年8期
【基金项目】
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2015年度国家社科基金规划项目:跨媒体用户生成内容情感倾向挖掘及其应用研究(项目编号:15BTQ043);2018年度安徽省自然科学基金:大数据知识工程视角下UGC挖掘算法及其应用(项目编号:1808085MF194);2017年安徽财经大学研究生科研创新基金项目:大数据与实体经济深度融合策略研究(项目编号ACYC2017059);2018年度安徽财经大学研究生科研创新基金:基于决策树的用户
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