【摘 要】
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推荐系统能帮助用户有效解决信息过载问题,现已被广泛应用于各大网上的购物平台。对用户而言,好的推荐算法能够帮助其从海量商品中快速准确发现符合自己需求的商品;对商家而言,及时呈现给用户恰当的物品能帮助商家实现精准营销,发掘长尾商品并推荐给感兴趣的用户以提高销售额。协同过滤、基于内容推荐是目前应用成熟的推荐方法,但这些方法存在数据疏散、冷启动、可扩展性差和多媒体信息特征难以提取等问题。因此,文中提出基于
【基金项目】
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国家自然科学基金项目（61773250）~~；
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推荐系统能帮助用户有效解决信息过载问题,现已被广泛应用于各大网上的购物平台。对用户而言,好的推荐算法能够帮助其从海量商品中快速准确发现符合自己需求的商品;对商家而言,及时呈现给用户恰当的物品能帮助商家实现精准营销,发掘长尾商品并推荐给感兴趣的用户以提高销售额。协同过滤、基于内容推荐是目前应用成熟的推荐方法,但这些方法存在数据疏散、冷启动、可扩展性差和多媒体信息特征难以提取等问题。因此,文中提出基于融合LR-GBDT-XGBOOST的个性化推荐算法,可有效缓解上述问题。在阿里巴巴天池大数据竞赛公开数据集上进行实验,结果显示,该算法降低了推荐稀疏性,提高了推荐精度。
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