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      適用于圖書(shū)推薦的數(shù)據(jù)挖掘模型

      2018-01-04 | rar | 0.74 MB | 次下載 | 1積分

      資料介紹

      　　針對(duì)傳統(tǒng)推薦算法精準(zhǔn)度不高的問(wèn)題，在潛在狄利克雷分布（ LDA）主題挖掘模型的基礎(chǔ)上提出了一種新的適用于圖書(shū)推薦（BR）的數(shù)據(jù)挖掘模型-BR_LDA模型。通過(guò)對(duì)目標(biāo)借閱者的歷史借閱數(shù)據(jù)與其他圖書(shū)數(shù)據(jù)進(jìn)行內(nèi)容相似度分析，得到與目標(biāo)借閱者歷史借閱圖書(shū)內(nèi)容相似度較高的其他圖書(shū)。通過(guò)對(duì)目標(biāo)借閱者的歷史借閱數(shù)據(jù)及其他借閱者的歷史借閱數(shù)據(jù)進(jìn)行相似性分析，得到最近鄰借閱者的歷史借閱數(shù)據(jù)。通過(guò)求解圖書(shū)被推薦的概率，最終得到目標(biāo)借閱者潛在感興趣的圖書(shū)。特別地，當(dāng)推薦數(shù)量為4000時(shí)，BR_LDA模型比基于多特征方法和關(guān)聯(lián)規(guī)則方法精準(zhǔn)度分別提高了6. 2%、4.5%；當(dāng)推薦數(shù)量為500時(shí)，BR_LDA模型比協(xié)同過(guò)濾的近鄰方法和矩陣分解方法分別提高了2. 1%、0.5%。實(shí)驗(yàn)表明本模型能夠更準(zhǔn)確地向目標(biāo)借閱者推薦歷史感興趣類(lèi)別的新圖書(shū)及潛在感興趣的新類(lèi)別的圖書(shū)。

      適用于圖書(shū)推薦的數(shù)據(jù)挖掘模型

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