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基于大数据的UserBased推荐算法的研究

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在科技迅速发展的时代,人们不断地接触新事物和新技术来提高自己,因此,网购成为了最受大家追捧的生活方式之一.论文以电商平台的商品为研究对象,提出了基于用户推荐算法的研究与改进.论文主要研究的是UserBased协同过滤推荐算法,此算法的优点是可以实现跨领域、惊喜度较高;同时也存在着不足之处,比如,推荐结果的个性化比较弱、较为宽泛.通过对物品比用户多、物品时效性较强这种情景进行实验,多方面进行分析,实验结果表明,与传统算法进行比较,论文所研究的UserBased推荐算法,在个性化推荐以及推荐的准确度方面有了较好的改善.
Research on UserBased Recommendation Algorithm Based on Big Data

任悦、闫仁武

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江苏科技大学计算机学院 镇江 212000

推荐算法 UserBased 冷启动 协同过滤

国家自然科学基金

61772244

2022

10.3969/j.issn.1672-9722.2022.01.015

计算机与数字工程
中国船舶重工集团公司第七0九研究所

计算机与数字工程

CSTPCD
影响因子：0.355
ISSN：1672-9722
年,卷(期)：2022.50(1)
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