可解释的实时图书信息推荐模型研究

Yu Yisheng; Wei Rui; Liu Xinyan

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本文通过在基于物品的协同过滤(ICF)算法中引入偏置,同时考虑图书与用户自身的因素,从而提升推荐算法的可解释性、准确性,并且保持较高的实时性.并且,通过对比分析与离线实验证明,本文的算法bas-ICF在推荐理由的合理性、丰富度方面,都比原有的ICF表现更优秀,同时推荐准确度也有略微提升,并保持了优秀的实时性.

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来源
《情报学报》 |2019年第2期|209-216|共8页
作者
Yu Yisheng; Wei Rui; Liu Xinyan;
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作者单位

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正文语种 chi
中图分类
关键词
推荐模型; 协同过滤; 可解释性; 图书信息;

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