融合评论与评分的个性化深度推荐系统的研究.pdf
文本预览下载声明
摘要
互联网技术的不断进步使人们能够更加方便地获取和分享信息，但也导致了信
息的爆炸性增长。随着用户数据和物品数据的暴增，传统推荐系统由于缺乏足够的
历史数据，面临推荐准确度低、冷启动、数据稀疏、解释性不足以及无法准确把握
用户情感偏好等问题。个性化推荐系统的出现能够让用户在庞大的商品选择中做出
决策，同时帮助卖家供最符合用户需求的商品。
针对电商平台中图书营销存在的准确率低和稀疏性等问题，本文探讨并出了
一个完整的推荐系统，包括召回阶段和排序阶段。在召回阶段，本文设计了一个改
进物品相似度
显示全部