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本发明公开了一种提高个性化推荐系统多样性的方法，其具体为：首先获取用户评分数据集，然后在评分数据集上使用上述三种常用推荐算法进行推荐，接下来对推荐结果进行阈值控制与排序，再将最终结果呈现给用户。通过对推荐结果进行重新排序，能够改变最终推荐结果的列表内容，从而能够提高系统多样性，同时在排序时使用阈值控制的方法，使得推荐物品尽可能为用户所喜欢物品，保证推荐系统的预测准确度。实验结果表明，相对于现有的个性化推荐系统方法，本发明所提出的方法能够在较少降低预测准确度的情况下，大幅度提高系统多样性，达到控制系统准确度和多样性平衡的目的。
https://patents.google.com/patent/CN106202151A/zh
本发明公开了一种提高个性化推荐系统多样性的方法，其具体为：首先获取用户评分数据集，然后在评分数据集上使用上述三种常用推荐算法进行推荐，接下来对推荐结果进行阈值控制与排序，再将最终结果呈现给用户。通过对推荐结果进行重新排序，能够改变最终推荐结果的列表内容，从而能够提高系统多样性，同时在排序时使用阈值控制的方法，使得推荐物品尽可能为用户所喜欢物品，保证推荐系统的预测准确度。实验结果表明，相对于现有的个性化推荐系统方法，本发明所提出的方法能够在较少降低预测准确度的情况下，大幅度提高系统多样性，达到控制系统准确度和多样性平衡的目的。
https://patents.google.com/patent/CN106202151A/zh