个性化推荐系统的研究和实现

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查大元
（江西财经大学经济管理与创业模拟实验中心江西南昌３０３３０１）
摘
要
探索Ｉｔｎｔｎｒｅ的搜索技术和处理针对搜索产生的大量网络信息的个性化推荐技术。在应用中元搜索引擎能充分利用现ｅ
有的网络技术和资源但需要解决各成员搜索的接口和负载均衡问题；推荐引擎需要解决分词技术、索引词权重、向量空间的相似度计算等几个关键技术。就上述问题进行了分析、评估并寻求解决的办法。在此基础上实现的一个应用于高校教学和科研工作的个
ＫｅｗｏｒｓｙｄＰｅｓｎｌｚｄｒｃｍｍｅｄａｉｎＭｅａ—ｅｒｈＴｅｔｃａｓｆｃｔｏｒｏａｉｅｅｏｎｔｏｔｓａｃｘｌｓｉａｉｎＡｍｏｔｏｉｌｒｔＴｅｃｉｇａｄｒｓａｃｉｕｎｆｓｍｉａｉｙａｈｎｎｅｅｒｈ
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性化推荐系统ＲＳＳ从而促使搜索和推荐技术得到广泛的应用。ＣＹ，关键词个性化推荐元搜索文本分类相似度教学科研
ｏＮＰＥＲＳｏＮＡＬＩＺＥＤＲＥＣｏＭＭＥＮＤＡＴＩｏＮＹＳＳＴＥＭＡＮＤＴＳＩＰＬＥＭＥＮＴＡＴＩＩＭｏＮ
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ＺｈｙｎａＤａｕａ（ｅｔｆｒｄｃｔｎｌＴｃｎｌｙＪｎｘＵｉｒｔｉａｃｎｃｎｍｃ，Ｎｎｈｎ３０３，ｉｎｘ，ｈｎ）ＣｎｅｏＥｕａｉａｅｈｏｏ，ｉｇｉｎｅｓｙｏｎｎｅａｄＥｏｏｉｒｏｇａｖｉｆＦｓａｃａｇ３０１ＪａｇｉＣｉａ
ｇｅｔｄａｆｉｅｎｔｎｏｍａｉｎｃｕｅｂｔｓａｃｒａｅｌｏｎｔｒｅｉｆｒｔｏａｓｄｙｈｅｅｒｈ．Ｉａｐｌｃｔｏｎｐｉａｉｎ，ｍｅａ — ｓａｃｎｇｎｃｎａｅｔｅｕｌｓｏｘｓｉｇｉｔｒｔｔｅｒｈｅｉｅａｍｋｈｆｌｕｅｆｅｉｔｎｎｅｎｅ
第２８卷第１期
２１０来自百度文库１年１月
计算机应用与软件
ＣｏｕｔｒＡｐｌｃｔｏｓａｄＳｆｒｍｐｅｐｉａｉｎｎｏｔｅｗａ
Ｖｏ．８Ｎｏ１２．１
Ｊｎ２１ａ．０１
个性化推荐系统的研究和实现
ＡｂｔａｔｓｒｃＴｉｐｐｒｄｓｕｓｓｔｅｓａｃｅｈｉｕａｅｎｔｅｉｔｒｅｎｈｅｓｎｌｅｅｏｈｓａｅｉｃｓｅｈｅｒｈｔｃｎｑｅｂｓｄｏｈｎｅｎｔａｄｔｅｐｒｏａｉｄｒｃｍｍｅｄｔｎｔｃｎｑｅｔｅｌｗｉｚｎａｉｅｈｉｕｏｄａｏｔａｈ