【摘 要】
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为了解决国网电子商城内部大量有价值信息无法被充分挖掘和利用的问题,满足信息价值增值的需要,文章通过对国网电子商城用户的隐性偏好信息进行挖掘,提出了适用于国网电子商
【机 构】
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华北电力大学电气与电子工程学院,国网河北省电力公司
【基金项目】
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国家高技术研究发展计划(863计划)资助项目(2015AA050203);国家电网公司科技项目“智能电网用户行为理论与互动化模式研究”
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为了解决国网电子商城内部大量有价值信息无法被充分挖掘和利用的问题,满足信息价值增值的需要,文章通过对国网电子商城用户的隐性偏好信息进行挖掘,提出了适用于国网电子商城的改进协同过滤推荐算法,并构建了信息价值增值的量化模型,量化分析了国网电子商城系统推荐精度与信息价值增值量的相互关系。实验结果表明,该改进算法可以在用户评价信息较少的情况下提高推荐的准确性,实现信息价值增值,从而为国网商城带来更大收益。
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