基于大数据的UserBased推荐算法的研究
任悦
闫仁武
江苏科技大学计算机学院 镇江 212000
摘要：在科技迅速发展的时代,人们不断地接触新事物和新技术来提高自己,因此,网购成为了最受大家追捧的生活方式之一.论文以电商平台的商品为研究对象,提出了基于用户推荐算法的研究与改进.论文主要研究的是UserBased协同过滤推荐算法,此算法的优点是可以实现跨领域、惊喜度较高;同时也存在着不足之处,比如,推荐结果的个性化比较弱、较为宽泛.通过对物品比用户多、物品时效性较强这种情景进行实验,多方面进行分析,实验结果表明,与传统算法进行比较,论文所研究的UserBased推荐算法,在个性化推荐以及推荐的准确度方面有了较好的改善.
关键词：推荐算法UserBased冷启动协同过滤
分类号：TP391.3(计算技术、计算机技术)
资助基金：国家自然科学基金(61772244)
论文发表日期：2022-01-20
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：5( 75-79 )
英文信息