为更全面地反映用户个人偏好,提高推荐的准确度,提出了一种融合多源异构数据的混合推荐模型.综合考虑了用户社交关系和用户评论对用户评分的影响,从评论中提取主题信息作为用户和商家的特征,采用社区发现算法为用户划分社区,利用机器学习方法为社区建立模型,预测用户对商家的评分,再根据评分对商家进行排序,取前N个商家推荐给用户.实验结果表明,提出的混合推荐模型与经典推荐算法相比,可提高评分预测的准确度,从而提高推荐的准确度.
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