本文關(guān)鍵詞： 推薦系統(tǒng) 數(shù)據(jù)清洗 用戶行為 校園網(wǎng)　出處：《通信學(xué)報(bào)》2013年S2期 　論文類(lèi)型：期刊論文

【摘要】：針對(duì)校園網(wǎng)P2P視頻分享的特點(diǎn),對(duì)校園網(wǎng)絡(luò)視頻推薦FP-CNVR(campus network video recommendation based on FP-growth)系統(tǒng)進(jìn)行原型設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)。提出了基于顧客細(xì)分思想的數(shù)據(jù)預(yù)處理方法 CS-DP(data preprocessing based on customer segmentation),并對(duì)所使用的FP-growth算法中FP樹(shù)的結(jié)構(gòu)做出了優(yōu)化。實(shí)驗(yàn)表明,與傳統(tǒng)推薦系統(tǒng)相比,引進(jìn)了CS-DP方法的FP-CNVR系統(tǒng)的推薦結(jié)果類(lèi)型更為豐富,推薦結(jié)果的召回率提高了一半并保持了準(zhǔn)確率基本穩(wěn)定。
[Abstract]:According to the characteristics of P2P video sharing in campus network, The prototype design and implementation of FP-CNVR(campus network video recommendation based on FP-growth-based video recommendation system for campus network is presented. A data preprocessing method based on customer segmentation, CS-DP(data preprocessing based on customer segmentation, is proposed, and the structure of FP tree in the FP-growth algorithm is given. The experiment shows that, Compared with the traditional recommendation system, the recommended results of the FP-CNVR system with CS-DP method are more abundant, the recall rate of the recommended results is improved by half and the accuracy rate is basically stable.
【作者單位】： 北京郵電大學(xué)信息網(wǎng)絡(luò)中心;
【分類(lèi)號(hào)】：TP391.3;TP393.18

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