【摘 要】
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针对传统推荐算法用户兴趣值低、准确性差的问题,提出基于隐语义模型的推荐算法研究.首先对隐语义模型数据特征值进行采集,获取用户的个性化喜好信息,并针对采集到的特征数据
【机 构】
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黄山职业技术学院工业与财贸系,安徽黄梅戏艺术职业学院图文信息中心
【基金项目】
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2019年度安徽高校自然科学研究一般项目(KJ2019H05),2018年度高校优秀青年人才支持计划项目(gxyq2018271),2018年度安徽自然科学研究重点项目(KJ2018A0969)
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针对传统推荐算法用户兴趣值低、准确性差的问题,提出基于隐语义模型的推荐算法研究.首先对隐语义模型数据特征值进行采集,获取用户的个性化喜好信息,并针对采集到的特征数据及搜索关键词,进行不同信息之间的关联性数值的判断和分类处理.在此基础上,根据判断和分类处理结果对不同层次的信息进行推荐排序处理,优化模型信息推荐步骤,实现隐语义模型信息推荐.实验研究结果表明,基于隐语义模型的推荐算法的用户兴趣值高于其他传统推荐算法,且信息推荐的准确性较高.
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