基于多维度上下文信息的协同过滤推荐系统设计

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中文摘要：为提高推荐系统的准确性与个性化水平，本研究设计并实现了基于多上下文信息的协同过滤推荐系统。通过集成用户行为、时间、地点等多维上下文信息，对协同过滤算法进行优化调整。分析了多上下文信息的识别、预处理及其与推荐算法的集成方式，构建了综合的推荐系统原型。结果表明:与传统协同过滤系统相比，本系统在准确度、回率和精确度、覆盖率等都具有明显的优势。结果验证了多上下文信息整合的有效性与实用性。

作者：

朱新宇

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作者单位：

长江职业学院数据信息学院湖北武汉 430070

关键词：

信息预处理协同过滤算法界面布局

出版年：

2025

信息记录材料

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信息记录材料

影响因子：0.246

ISSN：1009-5624

年,卷(期)：2025.26(1)