【摘 要】
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基于标签的推荐系统通过研究用户打标签行为,为用户进行个性化推荐,因此用户所打标签的质量影响推荐效果,但目前大部分的研究并未考虑到标签的质量问题。针对标签单词拼写错
【基金项目】
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国家自然科学基金项目(编号:61976120),江苏省自然科学基金项目(编号:BK20191445),江苏省六大人才高峰项目(编号:XYDXXJS-048),江苏高校“青蓝工程”(编号:苏教师〔2019〕3号)资助
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基于标签的推荐系统通过研究用户打标签行为,为用户进行个性化推荐,因此用户所打标签的质量影响推荐效果,但目前大部分的研究并未考虑到标签的质量问题。针对标签单词拼写错误问题,论文提出一种基于最近邻的标签修正推荐算法(TCNNB)。该算法首先由Spark的RDD离线计算对数据集进行处理,得到所有标签单词的字母频次之差,然后使用欧式距离找出最接近的单词,即为修正后的标签单词,最后为用户进行个性化推荐。实验结果表明,引入TCNNB算法对标签单词进行修正,使推荐的精准度(召回率和准确率)得到了明显提高,较好地改进了基
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