一种基于协同过滤的表单推荐录入模型

在基于B/S架构的信息管理系统使用过程中,必须完成大量表单数据的填写及录入,但目前其主要方式为手工录入,存在录入效率低和结果不准确等问题。为此,通过研究搜索引擎的实时预测功能和推荐系统,提出一种基于逆最近邻协同过滤的表单推荐录入模型。介绍模型体系架构及执行流程,在此基础上设计改进的逆最近邻协同过滤算法,使用该算法获取基于用户行为的表单录入推荐结果,从而将个性化推荐应用于数据录入和表单填写领域。实验结果表明,该模型可有效提高数据录入效率和录入结果的准确率。