| 海量交易数据抗干扰推荐算法仿真 |
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| 引用本文： | 蔡娟. 海量交易数据抗干扰推荐算法仿真[J]. 计算机仿真, 2021, 38(6): 311-314,438. DOI: 10.3969/j.issn.1006-9348.2021.06.065 |
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| 作者姓名： | 蔡娟 |
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| 作者单位： | 天津商业大学宝德学院,天津300384 |
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| 摘 要： | 针对海量交易数据易遭受干扰,导致推荐信息混乱、不能为用户有效决策基础问题,提出了一种海量交易数据抗干扰推荐算法,首先对交易数据进行决策树全局搜索,获取决策节点的误差率,更新全部历史数据的平均分类准度.然后使用自适应门限变换干扰抑制方法,降低交易数据中的干扰因素,从而提高网络交易数据的抗干扰性,再通过构建待推荐内容信息项...
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| 关 键 词： | 海量交易数据 抗干扰 推荐算法 决策树 |
Simulation of Anti-jamming Recommendation Algorithms for Massive Transaction Data |
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| CAI Juan. Simulation of Anti-jamming Recommendation Algorithms for Massive Transaction Data[J]. Computer Simulation, 2021, 38(6): 311-314,438. DOI: 10.3969/j.issn.1006-9348.2021.06.065 |
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| Authors: | CAI Juan |
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| Keywords: | |
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