資料介紹
針對傳統(tǒng)推薦算法精準(zhǔn)度不高的問題,在潛在狄利克雷分布( LDA)主題挖掘模型的基礎(chǔ)上提出了一種新的適用于圖書推薦(BR)的數(shù)據(jù)挖掘模型-BR_LDA模型。通過對目標(biāo)借閱者的歷史借閱數(shù)據(jù)與其他圖書數(shù)據(jù)進行內(nèi)容相似度分析,得到與目標(biāo)借閱者歷史借閱圖書內(nèi)容相似度較高的其他圖書。通過對目標(biāo)借閱者的歷史借閱數(shù)據(jù)及其他借閱者的歷史借閱數(shù)據(jù)進行相似性分析,得到最近鄰借閱者的歷史借閱數(shù)據(jù)。通過求解圖書被推薦的概率,最終得到目標(biāo)借閱者潛在感興趣的圖書。特別地,當(dāng)推薦數(shù)量為4000時,BR_LDA模型比基于多特征方法和關(guān)聯(lián)規(guī)則方法精準(zhǔn)度分別提高了6. 2%、4.5%;當(dāng)推薦數(shù)量為500時,BR_LDA模型比協(xié)同過濾的近鄰方法和矩陣分解方法分別提高了2. 1%、0.5%。實驗表明本模型能夠更準(zhǔn)確地向目標(biāo)借閱者推薦歷史感興趣類別的新圖書及潛在感興趣的新類別的圖書。
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