【摘 要】
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个性化推荐系统中普遍存在着信息共享程度低、资源复用不足等问题。针对这些问题,提出基于多场景融合的分布式推荐模型,给出了该模型的组成单元和运行流程,以及对应的场景数
【基金项目】
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黑龙江省教育厅科技项目资助(12531161);黑龙江省博士后资助经费项目(LBH-213126);黑龙江省自然科学基金面上项目资助(F201424)
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个性化推荐系统中普遍存在着信息共享程度低、资源复用不足等问题。针对这些问题,提出基于多场景融合的分布式推荐模型,给出了该模型的组成单元和运行流程,以及对应的场景数据结构。该模型采用分布式的双向刻画的方法,通过多场景融合算法,进行客户特征(需求)与服务场景的互生成,并最终生成推荐列表。仿真实验证明,该模型较之独立节点的推荐模型,在消费娱乐领域,具有较高的客户覆盖度、推荐精度,且占用系统资源较少,具有较高的性价比。
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