典型文献
基于协同过滤的新闻推荐算法研究
文献摘要:
协同过滤算法分为ItemCF算法和UserCF算法,分别侧重物品和用户,常用于新闻推荐.文章介绍了这两个基础算法及实现的步骤,并列出了这两个算法的优缺点.通过新闻数据集20Newsgroups比较了ItemCF算法和UserCF算法在准确率、召回率、覆盖率及流行度这四个评价指标的值,ItemCF算法都低于UserCF算法.
文献关键词:
新闻推荐;ItemCF算法;UserCF算法
中图分类号:
作者姓名:
李梅
作者机构:
淮南联合大学信息工程学院,安徽淮南232001
文献出处:
引用格式:
[1]李梅-.基于协同过滤的新闻推荐算法研究)[J].电脑知识与技术,2022(34):51-53
A类:
UserCF,20Newsgroups
B类:
新闻推荐算法,算法研究,协同过滤算法,ItemCF,重物,并列,列出,新闻数据,召回率,流行度,四个评价
AB值:
0.252725
相似文献
机标中图分类号,由域田数据科技根据网络公开资料自动分析生成,仅供学习研究参考。