多维度聚合推荐社交系统研究

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在海量信息中推荐最感兴趣的内容、快速找到志同道合的学习伙伴,实现精准推荐,是大学校园社交新需求。对大学生日常学习、生活和社交等兴趣偏好进行关键词提取,加入特征标签库,改进传统推荐算法,设计并实现多维度聚合推荐算法。实验结果表明,多维度聚合推荐社交系统能提供最精准的兴趣推荐,实现高效的智慧校园社交服务。
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