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- 一种基于协同过滤的表单推荐录入模型
- 作者： 张洋 高岭 高全力 杨建锋 来源： 计算机工程 年份： 2016 文献类型 ： 期刊 关键词： 表单填充 数据录入 推荐录入模型 协同过滤 逆最近邻
- 描述： 在基于B/S架构的信息管理系统使用过程中,必须完成大量表单数据的填写及录入,但目前其主要方式为手工录入,存在录入效率低和结果不准确等问题。为此,通过研究搜索引擎的实时预测功能和推荐系统,提出一种基于逆最近邻协同过滤的表单推荐录入模型。介绍模型体系架构及执行流程,在此基础上设计改进的逆最近邻协同过滤算法,使用该算法获取基于用户行为的表单录入推荐结果,从而将个性化推荐应用于数据录入和表单填写领域。实验结果表明,该模型可有效提高数据录入效率和录入结果的准确率。
- 融合影响因子的加权协同过滤算法
- 作者： 高全力 高岭 杨建锋 王海 任杰 张洋 来源： 计算机工程 年份： 2014 文献类型 ： 期刊 关键词： 加权算法 推荐系统 协同过滤 预测评分 影响因子 相似度
- 描述： 现有的协同过滤算法在计算用户间或项目间相似度时,由于数据集稀疏导致相似度差值过小,难以找出真正的相似用户与相似项目。为此,提出一种融合影响因子的加权协同过滤算法。利用基于用户间与项目间共同评分用户个数的影响因子,修正用户及项目相似度,并分别定义基于项目与用户的预测评分计算算法,将项目间与用户间的共同评分项作为加权系数,得出最终的预测评分算法,根据最终预测评分,采用TopN算法进行推荐。在真实数据集上的实验结果表明,该算法在不同邻居数上的平均绝对误差小于0.78,明显提高了推荐质量。