【摘 要】
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【目的/意义】针对基于用户的协同过滤算法中用户偏好获取不完善的问题,提出一种基于动态用户画像标签的KNN分类推荐算法,以解决在目前主流的推荐算法中常忽略用户的潜在偏好以及用户偏好的变化趋势等问题。【方法/过程】首先基于用户画像理论,通过在线评论,挖掘用户对产品各个属性特征的评价,并定期更新;其次运用K-means对用户进行聚类分析,将用户聚类结果作为KNN分类算法的样本集;最后根据样本集中的用户偏
【基金项目】
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国家发改委数字经济试点重大工程项目（2018-410154-65-01-008392）； 中国情境下的创新方法研究与工具开发（2018IM020300）； 国家工信部智能制造专项项目； 河南省高等学校重点科研项目计划（19A630031）；
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【目的/意义】针对基于用户的协同过滤算法中用户偏好获取不完善的问题,提出一种基于动态用户画像标签的KNN分类推荐算法,以解决在目前主流的推荐算法中常忽略用户的潜在偏好以及用户偏好的变化趋势等问题。【方法/过程】首先基于用户画像理论,通过在线评论,挖掘用户对产品各个属性特征的评价,并定期更新;其次运用K-means对用户进行聚类分析,将用户聚类结果作为KNN分类算法的样本集;最后根据样本集中的用户偏好,运用KNN分类算法,将具有不同特征的产品推荐给相应的用户,从而完成个性化推荐。【结果/结论】实验结果表明,通过与传统的基于用户的协同过滤算法在同一数据集上的对比,该算法在准确率、召回率和综合F值上具有一定的优势,能够进一步提高推荐系统的质量。
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