【摘 要】
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针对社会化商品推荐中推荐对象背景数据单一、推荐结果缺乏多样性等问题,提出了一种基于推荐对象间关联关系的多样性推荐算法。在领域本体建模的基础上,将推荐对象之间的关联
【机 构】
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江西财经大学信息管理学院,东华理工大学理学院,江西财经大学数据与知识工程江西省高校重点实验室
【基金项目】
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国家自然科学基金(No.61562032);江西省自然科学基金重大项目(No.20152ACB20003)
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针对社会化商品推荐中推荐对象背景数据单一、推荐结果缺乏多样性等问题,提出了一种基于推荐对象间关联关系的多样性推荐算法。在领域本体建模的基础上,将推荐对象之间的关联分为三类,即互补关联、相似关联和情景关联,分析推荐商品与消费者兴趣本体之间的综合商品相似度,综合商品互补度和商品情景关联度,最后根据算法得出各商品推荐度及推荐列表。实验结果表明,该方法与传统的推荐方法相比,在一定程度上丰富了推荐商品的类型,优化了推荐列表排名,进一步满足了消费者对互补性商品及情景关联性商品的推荐需求。
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