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文檔簡介
1、隨著計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)和海量信息挖掘技術(shù)的快速發(fā)展,個(gè)性化推薦技術(shù)的出現(xiàn)順應(yīng)了數(shù)字圖書用戶個(gè)性化服務(wù)的需求。本文研究數(shù)字圖書用戶喜好預(yù)測(cè)模型和算法實(shí)現(xiàn),設(shè)計(jì)實(shí)現(xiàn)數(shù)字圖書個(gè)性化推薦原型系統(tǒng)。
本文將用戶興趣愛好、書籍受歡迎程度和用戶對(duì)書籍的評(píng)價(jià)等參數(shù)組成差異性矩陣,確定各參數(shù)影響權(quán)重,建模計(jì)算用戶對(duì)書籍的評(píng)分,混合運(yùn)用k-最近鄰分類法和樸素貝葉斯分類法來分類過濾數(shù)字圖書數(shù)據(jù),研究實(shí)現(xiàn)預(yù)測(cè)用戶喜好的數(shù)字圖書個(gè)性化推薦算法,并進(jìn)行實(shí)驗(yàn)性能分
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