基于混合模型的个性化阅读系统设计

• 作者: 孙承爱 季胜男 田刚
• 来源期刊: 软件导刊
• 学科: 工学
• 关键词: 个性化阅读 混合推荐模型 协同过滤 兴趣标签 交叉调和
• 年，卷（期）: 2019,（8）
• 所属期刊栏目: 软件设计与开发
• 页码范围: 80-82,87
• 页数: 4页
• 分类号: TP319
• 字数: 3439字
• 语种: 中文
• DOI: 10.11907/rjdk.191869

摘要

为解决协同过滤推荐算法冷启动和数据稀缺的问题,提高个性化阅读系统推荐准确性,根据图书特点,提出一种融合协同过滤算法和兴趣标签算法的个性化阅读系统设计.通过交叉调和方法,给定一个适当的融合比将两种推荐算法的推荐结果进行融合,保证系统在解决冷启动问题的同时,能够增加推荐列表新鲜度,提高推荐准确度,保持个性化阅读系统优越性.结果表明,该方法即使没有评级也能合理推荐,在推荐准确性和图书种类方面优于传统方法.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	田刚	山东科技大学计算机科学与工程学院	16	131	5.0	11.0
2	孙承爱	山东科技大学计算机科学与工程学院	22	103	6.0	9.0
3	季胜男	山东科技大学计算机科学与工程学院	1	2	1.0	1.0