本文選題：閱讀推薦 + 協(xié)同過濾��； 參考：《智能計算機與應(yīng)用》2016年06期

【摘要】：移動互聯(lián)網(wǎng)的發(fā)展和智能手機的普及,徹底改變了人們的閱讀習(xí)慣,幫助人們獲取最有效的閱讀資訊成為當(dāng)今的研究熱點之一。本文使用基于標(biāo)簽和評分的協(xié)同過濾算法(UTR-CF),設(shè)計并實現(xiàn)了基于Android的個性化推薦閱讀系統(tǒng)。系統(tǒng)分為服務(wù)端和客戶端,服務(wù)端定時從豆瓣讀書爬取圖書信息,根據(jù)圖書的評分和標(biāo)簽、用戶圖書標(biāo)簽,采用基于標(biāo)簽和評分的協(xié)同過濾推薦技術(shù)實現(xiàn)個性化推薦;客戶端展示用戶感興趣的推薦結(jié)果,并將設(shè)置的圖書標(biāo)簽、評分上傳到服務(wù)端。經(jīng)測試,該系統(tǒng)能為用戶提供快速、準(zhǔn)確的個性化閱讀需求。
[Abstract]:The development of mobile Internet and the popularity of smart phones have completely changed people's reading habits, and help people to obtain the most effective reading information has become one of the research hotspots. In this paper, a collaborative filtering algorithm based on label and score is used to design and implement a personalized recommendation reading system based on Android. The system is divided into service and client, the server regularly crawls book information from Douban, according to the book score and label, user book label, the cooperative filtering recommendation technology based on label and score is used to realize personalized recommendation. The client displays the recommended results of interest to the user and uploads the set book labels and ratings to the server. After testing, the system can provide users with fast and accurate personalized reading requirements.
【作者單位】： 南京工業(yè)職業(yè)技術(shù)學(xué)院計算機與軟件學(xué)院;
【基金】：2015年江蘇省高等教育教改研究立項課題(2015JSJG364)
【分類號】：TP391.3

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8 高e，

本文編號：1805990