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基于随机森林修正的大数据下改进协同过滤推荐方法

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本发明公开了一种基于随机森林修正的大数据下改进协同过滤推荐方法，解决了在大数据下尚不能有效融入用户活跃度、热门物品、不同用户打分习惯导致的较低的推荐准确性和多样性的技术问题。过程包括：数据录入及参数设定；建立当前用户特征向量集合；构建随机森林分类模型；计算用户间相似度并寻找用户k个最近邻居；计算改进协同过滤法预测评分；得到初步推荐列表；用随机森林分类模型对初步推荐列表分类；结合两种方法进行修正得到当前用户最终推荐列表；对每个用户推荐，完成全体用户推荐。本发明将传统协同过滤法改进并结合随机森林分类进行修正，最终获得更为准确多样的推荐结果，用于网上购物商场等电子商务领域。

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公开/公告号CN108920709B

专利类型发明专利
公开/公告日2021-02-12

原文格式PDF
申请/专利权人西安电子科技大学;
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申请/专利号CN201810808002.1
发明设计人刘静;刘嘉豪;
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申请日2018-07-22
分类号G06F16/9535(20190101);G06N3/00(20060101);
代理机构61205 陕西电子工业专利中心;
代理人程晓霞;王品华
地址 710071 陕西省西安市雁塔区太白南路2号
入库时间 2022-08-23 11:31:55

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