| 基于概率语言术语集的非个性化推荐算法研究 |
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| 引用本文： | 崔春生,魏盟,车利斌,柳家栋,王二威.基于概率语言术语集的非个性化推荐算法研究[J].系统科学与数学,2023(11):2990-3010. |
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| 作者姓名： | 崔春生 魏盟 车利斌 柳家栋 王二威 |
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| 作者单位： | 1. 河南财经政法大学计算机与信息工程学院;2. 北京理工大学珠海学院商学院 |
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| 基金项目： | 2022年河南省哲学社会科学规划项目(2022BXW001)；;2022年度河南省高等学校重点科研项目(22A630004)； |
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| 摘 要： | 概率语言术语集以其能够准确清晰地表达决策者自身偏好且能有效处理决策过程中产生的不确定信息等优点,近年来成为了推荐领域的研究热点.然而相对于个性化推荐场景,其在非个性化推荐方面的研究至今鲜有人涉及.文章将概率语言术语集的特点与非个性化推荐相结合,从各概率语言术语值之间的横向比较出发,提出了一种非个性化产品的推荐策略,以丰富非个性化推荐算法的研究.首先利用概率语言术语集描述了系统中的产品,借助数据补齐的方法建立了产品之间的可比关系.其次,以标准化的概率语言术语集为基础,构建了非个性化产品的排序矩阵.最后,运用特征向量方法得到了一般的非个性化产品的推荐排序.论文借助MovieLens数据集进行了应用,得到了有效的推荐结果.通过对比分析验证了算法的可靠性和科学性.文章研究旨在为概率语言术语集在非个性化推荐领域的应用提供一种新的思路参考.
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| 关 键 词： | 概率语言术语集 特征值 非个性化推荐 产品排序 |
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