基于Topsis思想的内容推荐算法研究
本文关键词:基于Topsis思想的内容推荐算法研究
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【摘要】:针对内容推荐系统中的瓶颈问题——特征表示问题,将特征属性进行了排序,并利用高斯函数获得产品的属性取值.进而借助Topsis中理想解与负理想解的思想定义了产品在各个属性上的相似性,并通过Topsis中属性间的可补偿性获得了产品间的相似度.
【作者单位】: 河南财经政法大学工商管理学院;
【关键词】: 推荐系统 基于内容推荐 Topsis方法 相似度
【基金】:河南省政府招标课题(2012B052)
【分类号】:C931
【正文快照】: 1引言随着电子商务技术的不断发展,推荐系统因其解决信息超载方面独有的强大功能而备受关注.推荐系统的研究在20世纪90年代被作为一个独立的概念提出!‘一2}并逐渐形成为一门独立的学科.所谓推荐系统,是利用电子商务网站向客户提供商品信息和建议,,帮助用户决定应该购买什
【参考文献】
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【共引文献】
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本文编号:728302
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