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《信息与电脑(理论版)》 2019年13期
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改进的基于内容的协同过滤电影推荐算法

范志强  赵文涛  
【摘要】:推荐系统包括两种主要方法,即协同过滤算法和基于内容的过滤算法,有助于提供有意义的建议。笔者使用了混合方法,即利用内容和协作过滤算法,讨论了算法与此领域之前工作的不同,同时,结合一种的分析方法,证明新方法的合理性,如何提供实用建议。上述方法在现有用户和对象数据上进行测试,与其他两种最受欢迎的方法——纯协同过滤和奇异值分解相比,具有改进效果。
【作者单位】河南理工大学计算机科学与技术学院
【分类号】:TP391.3

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【参考文献】
中国期刊全文数据库 前1条
1 贾忠涛;;基于协同过滤算法的电影个性化推荐系统设计与实现[J];软件导刊;2015年01期
【共引文献】
中国期刊全文数据库 前2条
1 王宇航;王庆福;;协同过滤在个性化推荐中的应用[J];数字技术与应用;2015年12期
2 王庆福;代云韬;;基于用户兴趣的个性化推荐算法研究[J];电脑编程技巧与维护;2015年14期
【二级参考文献】
中国期刊全文数据库 前5条
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2 王国霞;刘贺平;;个性化推荐系统综述[J];计算机工程与应用;2012年07期
3 刘建国;周涛;汪秉宏;;个性化推荐系统的研究进展[J];自然科学进展;2009年01期
4 纪良浩;王国胤;;基于用户的协作过滤信息推荐模型研究[J];计算机工程与设计;2008年08期
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1 范志强;赵文涛;;改进的基于内容的协同过滤电影推荐算法[J];信息与电脑(理论版);2019年13期
2 张瑶;陈维斌;傅顺开;;协同过滤推荐研究综述[J];微型机与应用;2013年06期
3 周泽宇;王春玲;;基于协同过滤的个性化选课推荐与评论系统[J];信息记录材料;2018年10期
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中国重要会议论文全文数据库 前10条
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中国硕士学位论文全文数据库 前10条
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6 欧鹏杰;模糊聚类算法及其在协同过滤推荐中的应用[D];中南大学;2013年
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10 郭莉敏;基于时间感知和社交网络信任度的协同过滤算法研究[D];南京信息工程大学;2016年
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