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基于特征偏好分析的改進混合推薦算法

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  針對當前推薦算法中存在的一些問題,本文提出通過基于用戶特征分析和產(chǎn)品特征分析結(jié)合的改進混合推薦算法。用戶初次進入系統(tǒng)后,首先通過ICT-CLAS技術(shù)對評論文本進行分詞和詞性標注,再將特征詞歸納量化,計算物品特征權(quán)重,完成數(shù)據(jù)第一步采集處理;下一步基于用戶行為計算用戶偏好特征值;結(jié)合傳統(tǒng)協(xié)同過濾推薦算法,通過鄰居用戶聚類,計算用戶對其它項目的評價得分,向用戶推薦得分最高的項目內(nèi)容。經(jīng)過實驗,結(jié)果表明該方法可以提高推薦的精確度。

基于特征偏好分析的改進混合推薦算法

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