【摘 要】
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有效的推荐算法可以最大限度地发掘商品的价值.通过研究用户的偏好,分析了从海量商品信息中为用户推荐感兴趣内容的方法.目前大多数推荐系统向用户推荐的是较为流行的商品,而
【机 构】
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南京航空航天大学计算机科学与技术学院,软件新技术与产业化协同创新中心,江苏易图地理信息科技股份有限公司
【基金项目】
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国家自然科学基金(61728204,61672284,41301407);南京航空航天大学科研基地创新基金(NJ20160028);南京航空航天大学青年科技创新基金(NT2018028);智能电网保护和运行控制国家重点实验室基金(国防预研领域);江苏省高校优势学科建设工程资助项目;高安全系统的软件开发与验证技术工业和信息化部重点实验室项目(NJ2018014)
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有效的推荐算法可以最大限度地发掘商品的价值.通过研究用户的偏好,分析了从海量商品信息中为用户推荐感兴趣内容的方法.目前大多数推荐系统向用户推荐的是较为流行的商品,而忽略了那些当下不"热门",却有着巨大潜力的商品.以发掘小众中的大众商品为目的,提出了一种基于反向最远邻(Reverse Furthest Neighbor,RFN)查询的商品推荐算法:基于专家用户的信任协同过滤算法,替代传统用户相似匹配的协同过滤推荐算法;利用幂律对商品进行范围缩减,优化系统筛选的效率,实现了对有潜在价值商品
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