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摘要
面向用户需求的方案配置是产品或服务开发的重要内容。电子商务等领域的个性化方案推荐方法研究给方案设计带来新的思路,可以根据用户的需求推荐出合适的方案配置。针对传统推荐方法中的数据稀疏性问题,常用的方法通常受到数据量的制约,采用灰色关联预测法计算方案评分数据间的相关系数,以预测空缺的评分数据;针对面向新用户的冷启动问题,考虑用户兴趣特征相似度和基于信任云的用户对方案评分的相似性,计算用户间的综合相似度,将合适的方案推荐给新用户。最后,以汽车方案推荐为例进行方法验证,并通过与协同过滤,云模型等推荐算法进行对比,证明该方法的有效性。
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