同学录推荐算法的研究与应用

• 作者: 李梓贤
• 来源期刊: IT经理世界
• 学科: 工学
• 关键词: 协同过滤 相似度矩阵 用户行为矩阵
• 年，卷（期）: 2020,（2）
• 所属期刊栏目: 数据科学与算法
• 页码范围: 117
• 页数: 1页
• 分类号: TP391
• 字数: 1006字
• 语种: 中文

摘要

推荐算法已经应用于多个领域,其中物品和用户推荐是最主要的两种推荐形式.本文首先对基于内容和基于知识两种推荐算法以及当下较为流行的协同过滤算法做了深入了解.分别以用户行为量和用户行为时间差作为基于物品的协同推荐和基于用户协同推荐的影响因素.将两者在同学录推荐实验中的推荐结果与原始算法结果进行对比.分析两种协同推荐方式在用户行为量和用户行为时间差影响因素下进行推荐的优缺点.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	李梓贤		1	0	0.0	0.0