典型文献
融合社交主题和兴趣主题的个性化推荐研究
文献摘要：
为了解决协同过滤推荐技术中冷启动和推荐精度不高两大问题,用UATMF算法模型划分社交主题社区和兴趣主题社区,然后用矩阵分解得到候选集推荐给目标用户.实验表明,融合社交主题和兴趣主题的推荐方法在召回率、准确率和F1 score指标上优于其他算法.通过对社交主题社区和兴趣社区的挖掘,发现用户潜在需求,解决冷启动问题并提高推荐的精准度.
文献关键词：
社交主题;兴趣主题;UATMF;网络社区
中图分类号：
作者姓名：
丁丽
作者机构：
亳州职业技术学院 信息工程系,安徽 亳州 236800
文献出处：
引用格式：
[1]丁丽-.融合社交主题和兴趣主题的个性化推荐研究)[J].宁夏师范学院学报,2022(04):69-77
A类：
社交主题,UATMF
B类：
兴趣主题,个性化推荐,协同过滤推荐,中冷,推荐精度,算法模型,分社,矩阵分解,选集,推荐方法,召回率,score,现用,潜在需求,冷启动问题,网络社区
AB值：
0.290352
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