【摘 要】
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针对传统推荐算法在运算速度及稳定性不足等问题提出了基于矩阵模型的创新算法.通过对手机社区用户图书近一年的下载数据进行分析,依次测试每个月不同数据量下新旧算法的推荐
【基金项目】
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福建省B类项目（JB13197）致谢感谢福建省自然科学基金委员会和福建师范大学福清分校科研基金的资助!
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针对传统推荐算法在运算速度及稳定性不足等问题提出了基于矩阵模型的创新算法.通过对手机社区用户图书近一年的下载数据进行分析,依次测试每个月不同数据量下新旧算法的推荐效率,改进算法的离线计算方式,提前计量物品与物品之间的同好度表,同时,随机抽取百多名用户,计算新旧算法平均耗时表和数据量时间比指标表.实验表明,改进的算法具有明显的效率优势,不仅运算速度提高,运算结果可以重复使用,还提高了算法耗时的稳定性.算法拓展可用于商品的同好推荐,计算两物品之间的关联度,分析事件发生的影响因素等.
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