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题名基于UTFB算法的污染源信息推荐
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作者
王丽娜
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机构
海南师范大学经济与管理学院
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出处
《数据挖掘》
2020年第4期277-281,共5页
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文摘
由于污染给社会生活带来了诸多困扰,以及污染源的固有特性,作为污染源信息需求者的环境保护机构和个人,从大量污染源信息中找到自己关注的信息往往不是一件容易的事情;而对于污染源信息提供者,让自己的信息为广大用户所关注,也是一件非常困难的事情。推荐系统就是解决这一矛盾的主要工具。通过建立分析用户喜好模型,采用UFTB算法从用户看过的污染源信息及其信息类型入手,对用户看过的污染源信息类型与评分数据进行分析。在建立分析污染源信息推荐模型中,采用协同过滤算法计算修正后的余弦相似度,对缺省值进行预测以优化算法。为防止过度优化,采取剔除用户非喜好类型污染源信息,得到优化缺省值预测矩阵,将相似度数据带入推荐公式得出数值并使用排序,找出与目标用户相似度最高的N个用户,根据它们的喜好对目标用户进行污染源信息推荐。
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关键词
协同过滤
utfb算法
污染源信息推荐
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Keywords
Co-Filtering
utfb Algorithm
Pollution Source Information Recommendation
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分类号
TP3
[自动化与计算机技术—计算机科学与技术]
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