【摘 要】
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针对传统的图书推荐算法存在读者兴趣偏好模型比较粗糙、隐式反馈数据挖掘不够充分的问题,提出了基于协同过滤库仑力相似度的图书推荐.该算法认为读者对图书的随机选择和图书
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针对传统的图书推荐算法存在读者兴趣偏好模型比较粗糙、隐式反馈数据挖掘不够充分的问题,提出了基于协同过滤库仑力相似度的图书推荐.该算法认为读者对图书的随机选择和图书被选择频率可以反映读者的兴趣偏好模型和喜好程度,建立智助标签系统,并为读者偏好建立可信的图书标签库,依此构建新的读者兴趣偏好模型和库仑力相似度的计算方法,在此基础上获得被推荐读者的近邻集合和预测评分,为读者实施有效的推荐.实验结果表明,该算法相较于已有算法,在提高了精确度的同时缓解了数据稀疏和冷启动问题.
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