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动态的个性化推荐算法对稀疏数据

文摘

推荐系统建议人们在自己感兴趣的商品或服务,被证明是一个重要的解决信息过载问题。协同过滤是它的大问题。为了解决可伸缩性问题,我们可以实现协同过滤算法在云计算平台上。推荐系统是非常重要的在电子商务和其他领域的基于网络的服务。的一个主要困难是动态稀疏数据上提供高质量的建议。在本文中,一种新颖的动态的个性化推荐算法,评级和概要文件中包含的信息内容是利用探索潜在的评级之间的关系,设计一组动态特性来描述用户首选项在多个阶段,最后一个建议是由自适应加权的特性。公共数据集的实验结果表明,该算法具有令人满意的性能。

B。Prasanth R.Latha

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