基于特征偏好分析的改進混合推薦算法
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標簽：推薦算法(9953)
針對當前推薦算法中存在的一些問題，本文提出通過基于用戶特征分析和產品特征分析結合的改進混合推薦算法。用戶初次進入系統(tǒng)后，首先通過ICT-CLAS技術對評論文本進行分詞和詞性標注，再將特征詞歸納量化，計算物品特征權重，完成數據第一步采集處理；下一步基于用戶行為計算用戶偏好特征值；結合傳統(tǒng)協(xié)同過濾推薦算法，通過鄰居用戶聚類，計算用戶對其它項目的評價得分，向用戶推薦得分最高的項目內容。經過實驗，結果表明該方法可以提高推薦的精確度。
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