摘要
文章通过爬虫技术从旅行网站爬取了景点数据,并对这些数据进行了清洗和处理。接着,在公开数据集上对两种协同过滤算法——UserCF(基于用户的协同过滤)和ItemCF(基于项目的协同过滤)进行了测试。实验结果表明,UserCF能够更准确地预测用户喜欢的物品,并且能够更全面地推荐物品,获得了更高的准确率和召回率,但覆盖率略低。而ItemCF能够覆盖更多的物品,从而为用户提供更多的选择。
出处
《电脑知识与技术》
2024年第16期89-91,共3页
Computer Knowledge and Technology
