个性化商品推荐系统的混合推荐算法研究
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摘要：推荐算法是推荐系统的核心内容，推荐算法的评价标准包含预分类准确性和测准确性。传统的推荐算法有两个明显缺陷，使用词频作为搜索文本的特征向量与无法克服高频词汇干扰。通过TF/IDF特征词加权改进算法提升分类准确性。提出混合模型LDTF，从信息增益的角度计算每个词性对词义的贡献增益，来判断一个特定词再此词性下能够代表的词义权重，用动态的计算不同词性的词性比，解决传统TF/IDF算法在文本识别的缺陷，使用CW-TF/IDF优化算法提升特征词的分类效果综合提升推荐准确度。（剩余5384字）