用户多兴趣下的个性化推荐算法分析

• 作者: 古发辉 李海平 邓磊
• 来源期刊: 信息与电脑
• 学科: 工学
• 关键词: 用户 多兴趣 个性化 推荐算法
• 年，卷（期）: 2019,（3）
• 所属期刊栏目: 算法语言
• 页码范围: 69-71
• 页数: 3页
• 分类号: TP391.3
• 语种: 中文

摘要

目前,客户关系管理的一项重要内容为电子的商务个性化推荐.协同过滤算法是运用范围最广的推荐技术,但传统协同过滤推荐算法不适合多兴趣用户的推荐,则在此基础上通过协同过滤、项目协同过滤算法等,计算目标项目相似集,并在目标相似集中运用协同过滤算法处理.基于此,剖析用户多兴趣下的个性化推荐算法,并结合用户多需求的特点,总结个性推荐算法的优势,旨在通过完善算法推荐,实现个性化推荐算法与传统算法的融合,提高用户的体验满意度,充分展现个性化推荐算法的应用价值.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	古发辉		31	92	6.0	9.0
2	邓磊		11	1	1.0	1.0
3	李海平		2	0	0.0	0.0