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| 融合用户属性的协同过滤推荐算法在政府采购中的应用 | |
| 作者姓名： | 李梁 张海宁 李宗博 陈佳瑜 |
| 作者单位： | 重庆理工大学 |
| 基金项目： | 重庆市应用开发计划项目“基于移动互联网的重庆特色文化产品协同创新信息支持系统关键技术研究”(cstc2013yykf A40002);重庆市巴南区科技计划专项项目“校企合作协同创新信息平台研制”(2012Q122) |
| 摘 要： | 在政府采购领域,由于数据不包含采购单位对采购商品的评分,而且目前无法获取用户的行为数据,故在实施推荐时,传统的用户相似度计算方法存在不足。针对该问题,在Jaccard系数计算方法的基础上,考虑采购单位固有的属性信息,对传统的用户相似度计算方法进行了改进,并提出了一种融合用户自身属性的基于用户的协同过滤算法。实验结果表明:本算法在一定程度上提高了系统的推荐质量。 |
| 关 键 词： | 协调过滤 基于用户 相似度 用户属性 政府采购 |
| 本文献已被 CNKI 等数据库收录！ | |