基于混合模型的个性化阅读系统设计

作     者：孙承爱 季胜男 田刚 SUN Cheng-ai;JI Sheng-nan;TIAN Gang

作者机构：山东科技大学计算机科学与工程学院 

基　　金：国家自然科学基金青年项目(61602279) 山东省科研项目(J16LN08) 

出 版 物：《软件导刊》 (Software Guide)

年 卷 期：2019年第18卷第8期

页      码：80-82,87页

摘      要：为解决协同过滤推荐算法冷启动和数据稀缺的问题,提高个性化阅读系统推荐准确性,根据图书特点,提出一种融合协同过滤算法和兴趣标签算法的个性化阅读系统设计。通过交叉调和方法,给定一个适当的融合比将两种推荐算法的推荐结果进行融合,保证系统在解决冷启动问题的同时,能够增加推荐列表新鲜度,提高推荐准确度,保持个性化阅读系统优越性。结果表明,该方法即使没有评级也能合理推荐,在推荐准确性和图书种类方面优于传统方法。

主 题 词：个性化阅读 混合推荐模型 协同过滤 兴趣标签 交叉调和 

学科分类：08[工学] 0835[0835] 081202[081202] 0812[工学-测绘类] 

D　O　I：10.11907/rjdk.191869

馆 藏 号：203727271...