【摘 要】
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目前房源信息越来越多,人们在选择房源时还是简单的条件筛选模式,为了能够更好地理解用户的需求,本文提出了一种基于时间衰减因子的梯度提升回归树房源推荐算法。该算法通过
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目前房源信息越来越多,人们在选择房源时还是简单的条件筛选模式,为了能够更好地理解用户的需求,本文提出了一种基于时间衰减因子的梯度提升回归树房源推荐算法。该算法通过用户行为信息构建用户画像,获得用户房源偏好,然后采用梯度提升算法与CART树相结合的方式,得到梯度提升回归树模型。经过实验分析,可以得出该模型相较于协同过滤算法具有更高的准确率,在保证推荐效果的前提下,运行效率也能够有所提升。
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