典型文献
基于内容相似度的相关性评分算法对比分析研究
文献摘要：
目前实现智能化推荐功能,通常有两种方式,一种是基于用户的协同过滤推荐系统,另一种是基于内容相似度的推荐系统.采用协同过滤的推荐系统时,通常需要较为庞大的用户群体,本文主要选择基于内容相似度的推荐系统进行论述.在使用该系统时,往往需要对文档与对应的标题或语素进行相关性评分,通过评分对每位用户提供个性化的推荐,进而达到为每位用户提供更好地体验.这就会用到TF-IDF算法和BM25算法对文档进行相关性评分,本文对这两种方法的算法原理、优缺点以及改进方案展开论述,着重强调TF-IDF与BM25算法之间的区别与联系.
文献关键词：
文本相似度;BM25算法;TF-IDF算法;语义化分析
中图分类号：
作者姓名：
鲍治国;王海安;胡士伟;马西锋
作者机构：
河南财经政法大学计算机与信息工程学院,河南郑州,450046
文献出处：
引用格式：
[1]鲍治国;王海安;胡士伟;马西锋-.基于内容相似度的相关性评分算法对比分析研究)[J].电子测试,2022(19):52-55
A类：
语义化分析
B类：
内容相似度,评分算法,算法对比,两种方式,协同过滤推荐,推荐系统,用户群体,文档,标题,语素,每位,会用,TF,IDF,BM25,算法原理,改进方案,着重强调,区别与联系,文本相似度
AB值：
0.333122
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