一种改进的基于内容的个性化推荐模型

• 作者: 李红强 闫东东
• 来源期刊: 软件导刊
• 学科: 工学
• 关键词: 个性化推荐 聚类分析 推荐模型
• 年，卷（期）: 2016,（4）
• 所属期刊栏目: 软件理论与方法
• 页码范围: 11-13
• 页数: 3页
• 分类号: TP303
• 字数: 3040字
• 语种: 中文
• DOI: 10.11907/rjdk.1511525

摘要

针对传统基于内容的推荐模型,在用户低频率选择情况下无法给出准确度较高的推荐结果的问题,提出一种改进的适用于用户低频率选择情况下的基于内容的推荐模型.首先构建用户的特征文件,然后应用聚类算法对用户特征文件进行分析,根据聚类分析结果获得目标用户的最终描述文件,最后通过计算目标用户最终描述文件与项目描述文件之间的相似性给出推荐结果.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	李红强	西安工程大学计算机科学学院	3	21	3.0	3.0
2	闫东东	西安工程大学计算机科学学院	2	16	2.0	2.0