10.3969/j.issn.2095-2163.2020.02.014
网站用户行为分析及服务推荐研究
本文运用基于物品的协同过滤推荐算法设计法律资讯信息推荐系统.介绍了该算法需要的数学理论知识,如相似度计算方法、系统评估方法和KNN算法等.详细解释了基于物品的协同过滤推荐算法及其具体实现步骤.最后构建法律资讯信息推荐系统并对系统做出评估.通过实验仿真分析,发现基于物品的协同过滤算法在物品种类丰富,用户个性化需求强烈的领域优势明显.其相关的推荐和解释利用用户的历史行为数据,结果让用户信服.
协同过滤、相似度、KNN、法律资讯信息推荐系统
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TP391.3(计算技术、计算机技术)
2020-05-07（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）
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