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认同度修正下的近相邻改进推荐算法研究
文献摘要：
如何融合多方因素准确地为用户提供个性化产品一直是关注的热点问题,由此,一个新的近相邻改进算法融入了大众化认同度和个性化认同度,利于更加高效地挖掘隐藏信息.实验结果表明,相对于传统近相邻算法,认同度修正算法虽然查全率小幅度上下波动,但其他多个评价指标都得到极大提升,假正率和深度有所减少,查准率、F1值和提升度得以增加,并且,受试者特征曲线和提升曲线也都说明此修正算法具有更为显著的推荐效果.
文献关键词：
推荐算法;认同度;近相邻算法;电影推荐;推荐效果
中图分类号：
作者姓名：
李剑锋;封林慧;于天一
作者机构：
大连海事大学,辽宁 大连 116026
文献出处：
引用格式：
[1]李剑锋;封林慧;于天一-.认同度修正下的近相邻改进推荐算法研究)[J].计算机工程与应用,2022(07):116-121
A类：
近相邻算法
B类：
认同度,推荐算法,算法研究,个性化产品,改进算法,算法融入,大众化,隐藏信息,修正算法,查全率,小幅度,查准率,受试者特征曲线,推荐效果,电影推荐
AB值：
0.342442
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