USST_Arts_112480755用户负面评价信息对协同过滤推荐算法的影响研究
摘要随着信息技术的进步和web2.0的迅猛发展,互联网在给人们带来极大便利的同时,也把过量的信息呈递到每个人的面前,人们面临信息过载的困境。在此种情况下,推荐系统作为一种能够根据用户兴趣,向用户推荐其可能感兴趣的产品或服务的推荐引擎应运而生,在以电子商务为代表的互联网站中得到广泛应用,众多学者也提出了很多优秀的推荐算法,促进了个性化推荐的发展。本文首先介绍了当前个性化推荐算法的发展和研究现状以及在研究中经常用到的四个数据集和常用评价指标,然后分别叙述了物理学中的物质扩散和热传导理论在个性化推荐中的应用以及基于这两种算法的混合算法。最后,本文主要进行了以下两方面的工作:1.探究推荐系统中用户负面...
2024-11-11
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