基于文本相似度算法的融合推薦系統(tǒng)的設(shè)計與實現(xiàn)
作者：何宏; 廖巍; 唐林豐; 劉勛寒 湖南工程學(xué)院計算機與通信學(xué)院; 湖南湘潭411104
摘要：針對目前各類推薦系統(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,該文從用戶的評分和行為兩個角度,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行融合的改進算法模型,使推薦系統(tǒng)從用戶角度進行推薦,并且實時更新,從而有效提高用戶滿意度和用戶的依賴程度.
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