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摘要:
针对电商网站上的广告质量和用户需求不匹配的问题,提出基于协同过滤在个性化方面的公平广告推送算法,在海量数据中挖掘对用户有价值的广告内容.通过收集用户的浏览日志,建立单个用户评分矩阵,利用关键字权重和相似度算法分析用户行为,最后通过协同过滤算法综合推荐给用户.根据MovieLens数据集对该算法进行实验,得出此算法具有较高的准确度,能够实现对用户个性化推荐.
推荐文章
基于用户协同过滤推荐算法研究与应用
用户协同过滤
推荐系统
个性化程度
基于用户行为模型和蚁群聚类的协同过滤推荐算法
推荐
用户行为
协同过滤
蚁群聚类
基于用户特征和商品特征的组合协同过滤算法
协同过滤
属性特征
数据稀疏性
平均绝对误差
基于模范用户的改进协同过滤算法
聚类粒度
协同过滤
模范用户
内容分析
关键词云
关键词热度
相关文献总数  
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文献信息
篇名 基于用户行为的协同过滤算法研究
来源期刊 电脑知识与技术 学科 工学
关键词 广告推送 相似度 协同过滤 基于用户
年,卷(期) 2019,(13) 所属期刊栏目 数据库与信息管理
研究方向 页码范围 17-18,25
页数 3页 分类号 TP391
字数 2474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 乐光学 嘉兴学院数理与信息工程学院 67 251 9.0 13.0
2 李凯 嘉兴学院数理与信息工程学院 11 50 3.0 7.0
3 黄淳岚 嘉兴学院数理与信息工程学院 6 4 1.0 1.0
4 金诗思 嘉兴学院数理与信息工程学院 3 2 1.0 1.0
5 谭寓元 嘉兴学院数理与信息工程学院 3 2 1.0 1.0
6 卢翰霖 嘉兴学院数理与信息工程学院 3 3 1.0 1.0
7 金海潮 嘉兴学院数理与信息工程学院 3 3 1.0 1.0
传播情况
(/次)
(/年)
引文网络
引文网络
二级参考文献  (37)
共引文献  (8)
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同被引文献  (11)
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2019(0)
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  • 二级参考文献(0)
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  • 二级引证文献(0)
2020(2)
  • 引证文献(2)
  • 二级引证文献(0)
研究主题发展历程
节点文献
广告推送
相似度
协同过滤
基于用户
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
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期刊影响力
电脑知识与技术
旬刊
1009-3044
34-1205/TP
大16开
安徽省合肥市
26-188
1994
chi
出版文献量(篇)
58241
总下载数(次)
228
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132128
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