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摘要:
近年来,商品的种类和数量迅速增长,使消费者难以找到感兴趣的产品。各大电商平台开始利用推荐技术为用户提供更好的服务,其中使用最多的是协同过滤推荐算法。主要概括了协同过滤推荐算法的核心思想,归纳了它的相似度公式和相应的评价法则,并总结了该算法目前存在的一些问题,以及研究人员针对这些问题给出的解决方案,最后提出了推荐算法的未来的改进方向。
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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 浅析协同过滤推荐算法
来源期刊 电脑知识与技术:学术版 学科 工学
关键词 电子商务 推荐技术 协同过滤 精准推荐 机器学习
年,卷(期) 2019,(5) 所属期刊栏目
研究方向 页码范围 288-291
页数 4页 分类号 TP301
字数 语种
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 李旭东 武汉工程大学计算机科学与工程学院 3 15 1.0 3.0
2 秦灿 武汉工程大学计算机科学与工程学院 4 0 0.0 0.0
传播情况
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引文网络
引文网络
二级参考文献  (6)
共引文献  (0)
参考文献  (12)
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2011(1)
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2017(1)
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2018(5)
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2019(0)
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研究主题发展历程
节点文献
电子商务
推荐技术
协同过滤
精准推荐
机器学习
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
电脑知识与技术:学术版
旬刊
1009-3044
34-1205/TP
安徽合肥市濉溪路333号
26-188
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