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基于用户属性特征与评分的协同过滤算法
文献摘要：
借助协同过滤算法,使图书馆能够充分利用读者历史行为数据为读者提供个性化服务.在基于用户属性特征与评分的协同过滤推荐算法中,较为重要的内容就是相似度计算,而传统的相似度计算只考虑读者评分的相似性,却忽略了读者属性特征之间的相似性.该文将读者属性特征相似度与读者评分相似度相结合,计算出最终的读者综合相似度,并籍此进行最终的个性化推荐.测试结果表明,该算法可取得较好的推荐效果,具有一定的应用推广价值.
文献关键词：
个性化推荐;协同过滤;相似度计算
中图分类号：
作者姓名：
肖梅
作者机构：
浙江金融职业学院图书馆,浙江杭州 310018
文献出处：
引用格式：
[1]肖梅-.基于用户属性特征与评分的协同过滤算法)[J].现代信息科技,2022(21):91-93
A类：
B类：
用户属性,属性特征,协同过滤算法,史行,行为数据,为读者,个性化服务,协同过滤推荐算法,相似度计算,特征相似度,个性化推荐,可取,推荐效果,应用推广
AB值：
0.261845
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