个性化推荐算法的分析与改进 |
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引用本文: | 赵棣.个性化推荐算法的分析与改进[J].信息与电脑,2023(5):81-83. |
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作者姓名: | 赵棣 |
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作者单位: | 山东工程职业技术大学 |
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摘 要: | 大数据背景下,一般使用推荐算法获取目标用户。基于此,通过对各类推荐算法进行分析,比较各类算法的优缺点,并针对各类算法的特点和不足,提出一种混合推荐算法。首先,为解决算法初期的冷启动现象,将主题模型与协同过滤算法相结合,生成用户偏好概率预测矩阵;其次,为改善用户过少造成的稀疏性问题,采用聚类算法填充评分矩阵;最后,为进一步提高推荐精确度,改进各项权重参数,生成融合主题模型和协同过滤推荐算法的混合推荐方法。
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关 键 词: | 主题模型 协同过滤 混合推荐 聚类算法 |
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