【摘 要】
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由于渔业科学数据资源分散、数据关系混乱、数据与用户之间联系不够紧密,使得传统推荐算法结果准确性不高,难以为用户推荐合适的渔业科学数据。针对这一问题,提出一种基于地
【基金项目】
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中国水产科学研究院渔业工程研究所基本科研业务费项目“渔业智能搜索引擎关键技术研究(2016HYZC105)”.
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由于渔业科学数据资源分散、数据关系混乱、数据与用户之间联系不够紧密,使得传统推荐算法结果准确性不高,难以为用户推荐合适的渔业科学数据。针对这一问题,提出一种基于地理位置的推荐算法。在传统的用户一物品领域之外引入地理位置信息,结合位置一物品领域,形成跨领域的推荐算法。通过计算IP与用户浏览记录之间的关系,将地理位置信息融入到推荐算法中,并构建一套完整的推荐系统,为用户进行个性化推荐。结果显示:在推荐数据为10条时,相较于传统的协同过滤推荐算法,基于地理位置的跨领域推荐算法在预测准确率、平均击中率上分别提高了
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