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基于门店位置的协同过滤推荐算法

引用
传统的协同过滤推荐算法一般基于用户对商品的评分而并未考虑用户的地理位置信息以及受到数据稀疏性问题的影响很大,该文针对以上问题,提出了一种基于用户地理位置的协同过滤推荐算法,根据用户的距离计算用户相似度,结合用户的评分信息对传统的user-based算法进行改进.实验结果表明,在对商品进行top-k推荐时,改进后的算法具有更好的推荐效果,推荐精确率和召回率都有所提升.

地理位置、距离、协同过滤、门店推荐、位置相似度

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TP311(计算技术、计算机技术)

2019-01-09(万方平台首次上网日期,不代表论文的发表时间)

共3页

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电脑知识与技术

1009-3044

34-1205/TP

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2018,14(33)

专业内容知识聚合服务平台

国家重点研发计划“现代服务业共性关键技术研发及应用示范”重点专项“4.8专业内容知识聚合服务技术研发与创新服务示范”

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