基于关键分词过滤及用推户荐操方作法偏好的智能软件个性化

现有的推荐方法计算平均绝对误差值大、计算准确率低,因此研究了基于关键分词过滤和用户操作偏好的智能软件个性化推荐方法。首先,通过对网络智能软件的用户操作进行兴趣分析,按照类别将指定用户根据兴趣相同或相似的原则进行文档关键分词协作过滤;其次,描述用户操作偏好特征,通过计算得到目标向量矩阵;最后,通过用户画像法实施智能软件个性化推荐,提升个性化推荐结果的准确性。实验结果表明,实验组的平均绝对误差(Mean Absolute Error,MAE)值为0.6,为3组中的最小值,提升了算法的准确率,获得较好的推荐效果。