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摘要:
针对传统推荐算法在大数据环境下所面临的运算效率低,难以及时获取推荐结果以及用户无法及时修正推荐过程等问题,本文提出了一个基于多刻面模型的个性化推荐方法.该方法包含人为中心的资源探索方法、多维度相似性度量模型以及基于自然语言处理技术的关键词抽取方法等三个功能模块.方法可以通过不同刻面抽取用户关注点,并将用户融入到推荐过程中,进而提供更加友好和个性化的推荐服务.
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文献信息
篇名 基于多刻面模型的个性化推荐方法
来源期刊 福建电脑 学科
关键词 个性化推荐 资源探索方法 协同过滤 推荐系统
年,卷(期) 2018,(4) 所属期刊栏目 基金项目论文
研究方向 页码范围 10-11
页数 2页 分类号
字数 2974字 语种 中文
DOI 10.16707/j.cnki.fjpc.2018.04.005
五维指标
作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 黄丽丽 福建工程学院生态环境与城市建设学院 5 7 2.0 2.0
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研究主题发展历程
节点文献
个性化推荐
资源探索方法
协同过滤
推荐系统
研究起点
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引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
福建电脑
月刊
1673-2782
35-1115/TP
大16开
福州市华林邮局29号信箱
1985
chi
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21147
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