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摘要
针对目前图书信息采集速度慢、个性化推荐效率低等问题,提出了一种基于柔性策略的混合推荐(Doc2vec)算法,将图书信息划分到不同的象限进行归纳,并利用双重判定方法降低数据的波动程度。以某网站所提取的用户图书数据和评价数据为研究对象,分别对不同算法的评价准确率和推荐准确率进行了对比分析。研究发现:采用柔性策略的混合推荐算法的评价准确率RMSE值为0.2～1.0,而传统算法的RMSE值最大接近2.5,最小为0.4;传统算法的推荐准确率为0.08%～0.09%,柔性策略混合推荐算法的推荐准确率为0.14%～0.16%。采用柔性策略的混合推荐算法大幅度提高了图书信息的采集效率和推荐准确率。
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