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在线约会对象推荐模型
在线约会对象推荐模型
作者:
吴宇晗
汪风传
陈一鑫
基本信息来源于合作网站,原文需代理用户跳转至来源网站获取
在线约会对象推荐模型
K均值聚类模型
协同过滤模型
相似度
摘要:
限制选择集的尺寸,往往会得到更好的结果.针对于网络约会而言,给予用户少量且多样的约会对象推荐,有利于网恋成功率的提高.首先根据采集的用户信息进行分类,包括表面信息:照片、姓名、身高、体重、年龄、月收入、住址、是否接受异地恋、ELO评分、择偶标准;深度信息:学历、性格;多样性信息:爱好;然后构建K均值聚类模型和协同过滤模型相结合的在线约会对象推荐模型,考虑到推荐对象多样性,所以先利用K均值聚类模型将所有用户分类并判断待匹配用户所属类别,然后,考虑推荐对象深度,所以运用协同过滤模型分别计算不同信息特征下,待匹配用户与其他用户之间的相似度,将三种特征相似度赋权重为0.2,、0.4、0.4,得到最后的总相似度.最后根据不同用户特征信息不同,得到不同的选择集尺寸,根据多次模拟得到临界相似度,具体原则为:小于临界相似度的排除,在待匹配用户所属类别中选择5个,其他类别中各选1个.通过此种方法便可得到最优的约会对象集.
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在线约会对象推荐模型
来源期刊
新一代信息技术
学科
关键词
在线约会对象推荐模型
K均值聚类模型
协同过滤模型
相似度
年,卷(期)
2019,(3)
所属期刊栏目
研究方向
页码范围
24-30
页数
7页
分类号
字数
4875字
语种
中文
DOI
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
吴宇晗
华北理工大学理学院
8
1
1.0
1.0
2
陈一鑫
华北理工大学冶金与能源学院
7
0
0.0
0.0
3
汪风传
华北理工大学矿业工程学院
7
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研究主题发展历程
节点文献
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K均值聚类模型
协同过滤模型
相似度
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
新一代信息技术
主办单位:
中国电子学会
中电新一代(北京)信息技术研究院
出版周期:
半月刊
ISSN:
2096-6091
CN:
10-1581/TP
开本:
出版地:
北京市海淀区玉渊潭南路普惠南里13号楼
邮发代号:
创刊时间:
语种:
chi
出版文献量(篇)
639
总下载数(次)
4
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