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融合社交主题和兴趣主题的个性化推荐研究
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作者 丁丽 《宁夏师范学院学报》 2022年第4期69-77,共9页
为了解决协同过滤推荐技术中冷启动和推荐精度不高两大问题,用UATMF算法模型划分社交主题社区和兴趣主题社区,然后用矩阵分解得到候选集推荐给目标用户.实验表明,融合社交主题和兴趣主题的推荐方法在召回率、准确率和F1score指标上优于... 为了解决协同过滤推荐技术中冷启动和推荐精度不高两大问题,用UATMF算法模型划分社交主题社区和兴趣主题社区,然后用矩阵分解得到候选集推荐给目标用户.实验表明,融合社交主题和兴趣主题的推荐方法在召回率、准确率和F1score指标上优于其他算法.通过对社交主题社区和兴趣社区的挖掘,发现用户潜在需求,解决冷启动问题并提高推荐的精准度. 展开更多
关键词 社交主题 兴趣主题 UATMF 网络社区
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