| 一种改进的协同过滤图书推荐算法 |
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| 引用本文： | 李丹浓.一种改进的协同过滤图书推荐算法[J].信息工程大学学报,2021,22(4):485-490. |
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| 作者姓名： | 李丹浓 |
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| 作者单位： | 信息工程大学,河南 郑州 450001 |
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| 基金项目： | 信息工程大学教育教学课题资助项目(JXYJ2021C082) |
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| 摘 要： | 随着图书馆文献资源和评价信息的日益丰富和增长,图书推荐系统已成为目前最受读者欢迎的应用。传统的推荐算法通常采用协同过滤算法基于相似性为用户推荐适合的书单,但评价数据的稀疏特征和推荐中过拟合等因素会影响推荐系统的准确性,导致推荐的质量较差。为此,提出一种基于用户数据处理的增强协同推荐算法,通过剔除不相关用户来降低稀疏性和过拟合问题,并基于图书馆采集的评价信息作为验证数据,将该算法与传统算法进行比较,实验表明,在RSME、准确率和召回率等指标方面有较大的提升。
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| 关 键 词： | 用户数据处理 协同过滤算法 推荐系统 |
| 收稿时间： | 2021/5/14 0:00:00 |
| 修稿时间： | 2021/6/1 0:00:00 |
Improved Collaborative Filtering Algorithm for Book Recommendation |
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| LI Dannong.Improved Collaborative Filtering Algorithm for Book Recommendation[J].Journal of Information Engineering University,2021,22(4):485-490. |
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| Authors: | LI Dannong |
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| Abstract: | |
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| Keywords: | |
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