10.3969/j.issn.1006-4222.2017.04.157
基于协同过滤推荐算法的改进性研究
互联网技术的发展极大促进了电子商务行业,网上购物模式已经改变了传统的购物模式,海量的信息影响了客户的购物效率.个性化的推荐系统能够为客户提供个性化的服务,个性化协同过滤推荐算法是应用最为广泛的算法.本文主要对协同过滤推荐算法进行研究,并采用RBF径向基神经网络对传统的协同过滤推荐算法进行改进,更加有效的为用户提供个性化的推荐.
个性化、协同过滤推荐算法、RBF神经网络
TP301.6(计算技术、计算机技术)
2017-04-10(万方平台首次上网日期,不代表论文的发表时间)
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