信息技术与软件工程杂志
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抽象的

支持 Mashup 应用程序发现的混合推荐算法的提案

小板贵宏、泷川大树

本文提出了一种结合协同过滤和基于内容的算法的推荐算法。该算法提供了结合各个算法生成的推荐项的推荐列表，提高了推荐的新颖性和精确度。特别是，如果精度较低，则基于内容的算法应具有较高的优先级，如果精度较高，则协同过滤应具有较高的优先级。为此，本文通过前期实验对优先规则和优先级进行了探讨和研究。优先级规则是在组合两种现有算法时决定优先级算法的一些规则。优先级是优先级算法的权重。决定适当的优先规则和优先级，所提出的算法在 Linked Mash 上实现，Linked Mash 是我们的混搭应用程序推荐系统，并且我们用 Linked Mash 进行了实验。在实验中，受试者评估了一些推荐的混搭应用程序。新颖性和精确度是根据该评估计算的。改变优先规则和每个主题的优先级，我们证明了所提出的算法可以实现新颖性和精度都很高的推荐