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摘要:
为解决传统协同过滤推荐算法与基于内容的推荐算法对生鲜产品推荐效果不好的问题,分析了生鲜产品的特点,提出一种基于内容的生鲜产品推荐算法。该算法将生鲜产品的产品名作为关键词,利用关键词在成品菜做法文本中出现的频率,将关键词的向量空间表示作为成品菜的特征,然后根据用户的购买记录,创建基于成品菜评分的用户模型,将用户模型中评分的Top-N成品菜过滤出来,最后取过滤后的成品菜中的生鲜产品推荐给用户。通过实例验证了所提出的算法对比传统的协同过滤算法,精确性至少提高了13.9%,覆盖率至少提高了260%。
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文献信息
篇名 一种基于内容的生鲜产品推荐算法
来源期刊 电脑知识与技术:学术版 学科 工学
关键词 基于内容推荐 生鲜产品 协同过滤算法 用户模型 向量空间模型
年,卷(期) 2020,(28) 所属期刊栏目
研究方向 页码范围 189-191
页数 3页 分类号 TP3
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 苏启琛 2 0 0.0 0.0
2 苏洋 1 0 0.0 0.0
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研究主题发展历程
节点文献
基于内容推荐
生鲜产品
协同过滤算法
用户模型
向量空间模型
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: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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