基于文本相似度算法的融合推薦系統(tǒng)的設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)
作者：何宏; 廖巍; 唐林豐; 劉勛寒 湖南工程學(xué)院計(jì)算機(jī)與通信學(xué)院; 湖南湘潭411104
摘要：針對(duì)目前各類推薦系統(tǒng)存在推薦商品的用戶滿意度不理想和用戶依賴程度比較低的問題,該文從用戶的評(píng)分和行為兩個(gè)角度,構(gòu)建了將傳統(tǒng)基于用戶的協(xié)同過濾算法和文本相似度算法進(jìn)行融合的改進(jìn)算法模型,使推薦系統(tǒng)從用戶角度進(jìn)行推薦,并且實(shí)時(shí)更新,從而有效提高用戶滿意度和用戶的依賴程度.
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