基于最优特征选择增强的图书推荐系统模型设计

宫月琦

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基于最优特征选择增强的图书推荐系统模型设计

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[目的/意义]旨在为寻找简单有效的图书推荐分类算法提供参考.[方法/过程]构建了包括数据预处理、分类器和图书推荐引擎的基于模型的图书推荐系统.指出应在数据预处理时对书籍的属性值进行选择和格式化,需对比不接受文本数据和接受文本数据的两组分类器,并选择合适的特征,如作者、年份、出版商、用户ID、位置和年龄,进行评分预测.以图书评分数据集作为案例分析,对比了朴素贝叶斯多项式、SGD、朴素贝叶斯、贝叶斯网络和C4.5分类器方法,从准确率、RMSE等方面进行了算法性能比较.[结果/结论]朴素贝叶斯是图书推荐的最佳选择,准确率达到70％以上.

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来源
《情报探索》 |2021年第8期|37-41|共5页
作者
宫月琦;
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作者单位

辽宁工程技术大学工商管理学院辽宁葫芦岛 125000;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类高等学校、中等专业学校图书馆;
关键词
图书推荐系统; 分类算法; 朴素贝叶斯; 决策树;

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