【摘 要】
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代取代购、寻求辅导等悬赏交易已成为大学校园中一个新的应用需求,用户如何精准定位到心仪的猎人,猎人如何快速匹配到最佳任务,是悬赏系统中需要解决的关键问题。本文通过对
【基金项目】
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面向猎人推优算法的大学生悬赏系统研究(201810060008);大学生创新创业项目国家级项(2018.5-2019.5)
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代取代购、寻求辅导等悬赏交易已成为大学校园中一个新的应用需求,用户如何精准定位到心仪的猎人,猎人如何快速匹配到最佳任务,是悬赏系统中需要解决的关键问题。本文通过对经典的推荐算法分析比较,基于协同过滤算法思想,将悬赏过程中用户对任务的反馈信息提取成标签,提出基于用户-标签-项目的特征聚合推荐算法,通过加入悬赏用户的标签和特征属性,将基于用户和基于项目的协同过滤算法聚合,以减少新用户冷启动的影响,实现精准推荐。实验结果表明,该算法能够有效提高推荐性能,具有更高的推荐精度,解决了悬赏交易中的关键问题。
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