大数据中基于混合协同过滤的动态用户个性化推荐

刘珊珊

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大数据中基于混合协同过滤的动态用户个性化推荐

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为了提高大数据中动态用户个性化推荐的准确性和效率,采用基于混合协同过滤的方法来完成用户感兴趣数据的筛选,从而实现个性化推荐.先将用户数据及项目数据通过协同过滤算法来完成建模并评分,然后结合XGBoost模型的树形结构和正则学习的特点进行预测评分,接着将两种算法混合来求解最优目标函数,得到候选的推荐数据集合.最后通过实例仿真,混合算法精确度高,在大数据平台有较强的适用性.

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来源
《软件工程师》 |2019年第3期|16-19|共4页
作者
刘珊珊;
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作者单位

广州华南商贸职业学院,广东广州 510650;

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正文语种 chi
中图分类在其他方面的应用;
关键词
大数据; 协同过滤; XGBoost; 个性化推荐; 准确率;

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