数字科技馆展品个性化推荐系统设计
随着科技馆行业的蓬勃发展,在互联网技术的推动下,数字科技馆应运而生.但国内外科技馆的种类、数量众多,展品数量更是不计其数,因此用户很难从大量的展品信息中快速搜索到自己需要的信息.本文分析了原有的协同过滤(C F)算法,指出了两种CF算法存在的不足之处,在此基础上进行了修正,提出了一种改进的基于相关相似性的CF算法,并设计了一套具有推荐功能的数字科技馆展品个性化推荐系统.
数字科技馆、协同过滤技术、MAE、个性化推荐系统
TN911-34;TP391;F406.71
2023-04-13（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）
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