如何解決協(xié)同過(guò)濾算法的項(xiàng)目分類不準(zhǔn)確問(wèn)題
資料介紹
為解決基于用戶部分特征協(xié)同過(guò)濾算法中出現(xiàn)的項(xiàng)目分類不準(zhǔn)確問(wèn)題,本文提出了一種融合了近似項(xiàng)目的用戶部分特征協(xié)同過(guò)濾算法(AICF)。該算法通過(guò)融合項(xiàng)目標(biāo)簽數(shù)據(jù)和用戶評(píng)分?jǐn)?shù)據(jù)來(lái)計(jì)算項(xiàng)目綜合相似度,以獲取待推薦項(xiàng)目的近似項(xiàng)目,然后在近似項(xiàng)目中計(jì)算待推薦用戶最近鄰,最后根據(jù)近鄰用戶對(duì)指定用戶推薦。實(shí)驗(yàn)表明,通過(guò)結(jié)合項(xiàng)目標(biāo)簽數(shù)據(jù)改進(jìn)近鄰項(xiàng)目的選擇,可以提高最終協(xié)同過(guò)濾算法的推薦效果。
隨著人類進(jìn)入大數(shù)據(jù)時(shí)代,互聯(lián)網(wǎng)上的信息呈指數(shù)爆炸式增長(zhǎng),如何從茫茫多數(shù)據(jù)中獲取自己感興趣的數(shù)據(jù)成為了人類當(dāng)前所面臨的巨大問(wèn)題。于是便產(chǎn)生了能夠主動(dòng)幫助用戶提供有效信息的推薦系統(tǒng)。而協(xié)同過(guò)濾技術(shù)作為最成功的推薦技術(shù)之一受到了越來(lái)越多的研究者的關(guān)注。目前,幾乎所有的大型商務(wù)系統(tǒng)中都不同程度的使用了各種形式的推薦系統(tǒng)。
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