协同过滤的纺织面料推荐系统

李锋; 冷娜

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针对某公司先前所设计的纺织面料管理系统无法为用户自动进行面料推荐的问题,提出一种基于协同过滤的推荐算法。首先,由于纺织面料的属性参数过于繁多以及复杂,同时考虑系统的可行性,选取用户对面料信息的星级评价和用户个体作为参数创建用户-评分矩阵,计算用户间的相似度;然后,通过相似度选取相似度最高的K个相似用户作为最近邻居;其次,使用加权平均计算最近邻居对某一面料的具体推荐值,选取评分值最高的几个面料推荐给客户;最后,为降低数据稀疏性,在选取数据集时,手动删除稀疏性大的数据,并在面料管理系统中得到实际运用。实验结果显示K值对具体的推荐结果有较大的影响,在K为120时,召回率和准确率各为18. 2%,23. 4%,能得到最好的推荐效果,并且在问卷调查中显示81. 3%的用户对所设计的系统感到满意,该系统提高了用户的工作效率,能有效满足用户在纺织面料系统中的需求。

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来源
《计算机应用》 |2018年第a02期|115-118|共4页
作者
李锋; 冷娜;
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作者单位

东华大学计算机科学与技术学院;

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正文语种 chi
中图分类信息处理（信息加工）;
关键词
纺织面料; 智慧营销; 用户评价; 协同过滤; 个性化推荐;

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