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基于用户兴趣变化和聚类的混合推荐算法研究
【摘 要】
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随着互联网的快速发展,很多网络用户在面对巨大的网络信息时,很难快速获取到自己想要的需求信息。为了满足用户需求,个性化推荐系统由此产生。在推荐系统中,协同过滤算法得到了广泛地应用。然而,协同过滤算法建立的用户兴趣模型并没有考虑到用户兴趣会随外界因素的影响而发生变化,以及算法中存在的数据稀疏和实时性问题,这些问题将会影响推荐系统的推荐质量。为了有效解决上述问题,本文主要围绕用户兴趣捕捉、降低数据稀疏度
【机 构】
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安徽理工大学
【出 处】
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安徽理工大学
【发表日期】
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2019年01期
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