【摘 要】
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高校中的社团较多,如何能让大学生快速地找到感兴趣的社团,成为社团管理者面临的主要问题.为了向大学生推荐可能喜欢的社团,本项目通过基于协同过滤的推荐算法,找到共同出现的频率来计算语义的相似度,并通过计算空间向量的夹角余弦值进而计算文本之间的相似度,能够在提高社团管理者工作效率的同时,为需要加入社团的学生和对社团文化有浓厚兴趣的学生提供更加全面的信息.实验结果表明,当推荐项目数量为10时,该方法的召回率、准确率和Fl值分别提高了12.81％、7.65％和14.51％,表明基于协同过滤的推荐算法可有效提高推荐结
【机 构】
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大连东软信息学院软件工程系,辽宁 大连 116023
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高校中的社团较多,如何能让大学生快速地找到感兴趣的社团,成为社团管理者面临的主要问题.为了向大学生推荐可能喜欢的社团,本项目通过基于协同过滤的推荐算法,找到共同出现的频率来计算语义的相似度,并通过计算空间向量的夹角余弦值进而计算文本之间的相似度,能够在提高社团管理者工作效率的同时,为需要加入社团的学生和对社团文化有浓厚兴趣的学生提供更加全面的信息.实验结果表明,当推荐项目数量为10时,该方法的召回率、准确率和Fl值分别提高了12.81％、7.65％和14.51％,表明基于协同过滤的推荐算法可有效提高推荐结果.
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