基于最近邻的标签修正推荐算法
余利国
丁卫平
景炜
1.南通大学信息科学技术学院 南通 2260192.南通大学信息科学技术学院 南通 2260193.南通大学信息科学技术学院 南通 226019
摘要：基于标签的推荐系统通过研究用户打标签行为,为用户进行个性化推荐,因此用户所打标签的质量影响推荐效果,但目前大部分的研究并未考虑到标签的质量问题.针对标签单词拼写错误问题,论文提出一种基于最近邻的标签修正推荐算法(TCNNB).该算法首先由Spark的RDD离线计算对数据集进行处理,得到所有标签单词的字母频次之差,然后使用欧式距离找出最接近的单词,即为修正后的标签单词,最后为用户进行个性化推荐.实验结果表明,引入TCNNB算法对标签单词进行修正,使推荐的精准度(召回率和准确率)得到了明显提高,较好地改进了基于标签的推荐系统的推荐效果.
关键词：推荐系统标签最近邻算法拼写错误修正
分类号：TP301.6(计算技术、计算机技术)
资助基金：国家自然科学基金(61976120)江苏省自然科学基金(BK20191445)江苏省"六大人才高峰"高层次人才项目(XYDXXJS-048)
论文发表日期：2020-04-20
在线出版日期：2025-08-15（本平台首次上网日期，不代表文献的发表时间）
页数：6( 735-740 )
英文信息