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将用户兴趣爱好、书籍受欢迎程度和用户对书籍的评价等参数组成差异性矩阵, 确定各参数影响权重、建模计算用户对书籍的评分, 融合采用最近邻分类法和朴素贝叶斯分类法来分类过滤数据, 设计实现一种数字图书用户喜好预测算法.实验结果表明, 该算法提高了数字图书个性化推荐精度.
用k-最近邻和贝叶斯分类预测图书用户喜好
【摘 要】
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将用户兴趣爱好、书籍受欢迎程度和用户对书籍的评价等参数组成差异性矩阵, 确定各参数影响权重、建模计算用户对书籍的评分, 融合采用最近邻分类法和朴素贝叶斯分类法来分类
【机 构】
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广西大学计算机与电子信息学院,广西大学行健文理学院
【出 处】
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信息技术
【发表日期】
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2016年9期
【基金项目】
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广西科学研究与技术开发计划项目（桂科能1140008-3B）
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