基于Boosting框架的推荐系统架构与优化

摘要：

现如今推荐算法已得到广泛应用,但大多数推荐算法均存在各自的局限性.针对这一问题,提出一种基于Boosting框架的推荐系统架构,以多种基本推荐算法为基础,集成一个强推荐系统.将基于Boosting的推荐系统,在MovieLens 100K中进行测试.测试与分析结果表明,该系统测试结果显示Precision达到39.44％,比原来提高8.63％.因此,集成的推荐系统能够有效提升推荐效果,为用户提供良好的用户体验.

关键词：推荐系统、系统架构、系统优化、Boosting框架、系统集成、系统测试

所属期刊栏目：43

分类号：TN911-34;TP391

资助基金：国家重点研发计划资助;中央高校基本科研业务费专项资金资助项目

在线出版日期：2020-06-04（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共4页

页码：19-21,28