【摘 要】
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协同过滤在数据处理中存在数据稀疏问题,影响推荐算法的准确性。提出融合协同过滤和XGBoost的推荐算法,根据用户对项目的评价以及项目本身所具备的自身特点,挖掘项目和用户的
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目(61472049);吉林省教育厅“十二五”科学技术研究项目(2014132)
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协同过滤在数据处理中存在数据稀疏问题,影响推荐算法的准确性。提出融合协同过滤和XGBoost的推荐算法,根据用户对项目的评价以及项目本身所具备的自身特点,挖掘项目和用户的潜在关系,提高算法的推荐准确性。采用百度深度学习框架Paddle Paddle在Book-Crossings数据集上进行实验,实验结果表明,提出的算法和文献中两种算法相比,准确性有显著提升。
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