【摘 要】
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针对目前图书信息采集速度慢、个性化推荐效率低等问题,提出了一种基于柔性策略的混合推荐(Doc2vec)算法,将图书信息划分到不同的象限进行归纳,并利用双重判定方法降低数据的波动程度。以某网站所提取的用户图书数据和评价数据为研究对象,分别对不同算法的评价准确率和推荐准确率进行了对比分析。研究发现:采用柔性策略的混合推荐算法的评价准确率RMSE值为0.2~1.0,而传统算法的RMSE值最大接近2.5,最小为0.4;传统算法的推荐准确率为0.08%~0.09%,柔性策略混合推荐算法的推荐准确率为0.14%~0.
【基金项目】
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陕西省社科界2020年重大理论与现实问题研究年度项目(2020Z113)。
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针对目前图书信息采集速度慢、个性化推荐效率低等问题,提出了一种基于柔性策略的混合推荐(Doc2vec)算法,将图书信息划分到不同的象限进行归纳,并利用双重判定方法降低数据的波动程度。以某网站所提取的用户图书数据和评价数据为研究对象,分别对不同算法的评价准确率和推荐准确率进行了对比分析。研究发现:采用柔性策略的混合推荐算法的评价准确率RMSE值为0.2~1.0,而传统算法的RMSE值最大接近2.5,最小为0.4;传统算法的推荐准确率为0.08%~0.09%,柔性策略混合推荐算法的推荐准确率为0.14%~0.
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