【摘 要】
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针对传统隐语义模型(LFM)未考虑数据库动态更新从而影响方案推荐结果的问题,提出动态更新机制的加权LFM用于推荐个性化产品服务方案。针对余弦相似度计算忽略个体差异的问题,
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目(71301104,51475290);高等学校博士学科点专项科研基金资助项目(20133120120002,20120073110096);上海市教育委员会科研创新项目(14YZ088);上海市一流学科资助项目(S1201YLXK)
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针对传统隐语义模型(LFM)未考虑数据库动态更新从而影响方案推荐结果的问题,提出动态更新机制的加权LFM用于推荐个性化产品服务方案。针对余弦相似度计算忽略个体差异的问题,提出采用云滴距离测度与云的余弦相似度加权后的综合相似度,预测并填充空缺数据,减少数据稀疏性;采用加权LFM推荐产品服务方案,以约束新用户兴趣差异性,提高推荐精度;采用差值平均法更新推荐结果。
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