融合多源异构数据的混合推荐模型

冀振燕; 皮怀雨; 姚伟娜

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为更全面地反映用户个人偏好,提高推荐的准确度,提出了一种融合多源异构数据的混合推荐模型.综合考虑了用户社交关系和用户评论对用户评分的影响,从评论中提取主题信息作为用户和商家的特征,采用社区发现算法为用户划分社区,利用机器学习方法为社区建立模型,预测用户对商家的评分,再根据评分对商家进行排序,取前N个商家推荐给用户.实验结果表明,提出的混合推荐模型与经典推荐算法相比,可提高评分预测的准确度,从而提高推荐的准确度.

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来源
《北京邮电大学学报》 |2019年第1期|126-132|共7页
作者
冀振燕; 皮怀雨; 姚伟娜;
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作者单位

北京交通大学软件学院;

北京100044;

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正文语种 chi
中图分类检索机;
关键词
社交关系; 评论; 评分; 推荐模型;

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