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| 基于Hash的Top-N推荐方法 | |
| 引用本文： | 朱婷,陈德,唐长兵,郑忠龙.基于Hash的Top-N推荐方法[J].浙江师范大学学报(自然科学版),2018(1). |
| 作者姓名： | 朱婷 陈德 唐长兵 郑忠龙 |
| 作者单位： | 浙江师范大学数理与信息工程学院; |
| 摘 要： | 针对电子商务数据量大、用户寻找有用信息困难的现状,提出了基于Hash的Top-N推荐方法.通过两步骤Hash策略,并利用主成分分析(PCA)法,将数据降维后再通过k-means聚类量化;然后运用协同过滤,以二进制码对应实值的Manhattan距离度量用户相似性;最后计算推荐项的预测评分,将推荐列表中的前N项作为最终的推荐项目呈现给用户.结果表明:命中率(HR)与平均命中等级倒数(ARHR)的结果较好,该方法能够有效地进行个性化推荐. |
| 本文献已被 CNKI 等数据库收录！ | |