10.3969/j.issn.1000-386x.2024.01.010
基于畅销书及意见领袖的图书推荐系统
在读者向图书馆借阅图书或从书店购买图书的过程中,名人推荐及畅销书榜单对读者的选择具有很大的影响.针对这种情况,结合影响力分析和主题模型提出新的图书协同过滤推荐系统.算法结合最大熵和最大方差来选择评分矩阵的影响力用户和影响力项目,基于建立的密集矩阵预测未知评分.运用改进的聚类算法对词向量进行聚类处理,建立主题.在公开的数据集上完成验证实验,结果表明该算法提高了图书推荐系统的性能.
图书推荐系统、主题模型、球面k均值聚类、最大熵、协同过滤、意见领袖
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TP391(计算技术、计算机技术)
2024-02-27（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）
共8页
64-70,104
