文献类型：期刊文章

作　　者：刘锋华[1] 龚文辉[1]

LIU Fenghua;GONG Wenhui(Department of Computing,Nanchang Business College of JXAU,Gongqingcheng Jiangxi 332020,China)

机构地区：[1]江西农业大学南昌商学院计算机系,江西共青城332020

出　　处：《信息与电脑》

基　　金：江西省教育厅科学技术研究项目“基于职业画像的高校智能就业管理系统的研究”(项目编号:GJJ218201)。

年　　份：2022

卷　　号：34

期　　号：20

起止页码：114-116

语　　种：中文

收录情况：普通刊

摘　　要：针对现有推荐系统运行响应时间长、平均每秒请求数少、推荐结果准确率低等问题,引入用户画像技术,设计个体行为数据智能推荐系统。首先引入Hadoop框架,设计智能推荐系统组成架构;其次基于个体行为数据属性及类型,建立推荐系统数据库;最后利用用户画像,对个体行为需求与层次划分,从而实现对目标用户的定位与辅助推荐。通过对比实验的方式,将新的推荐系统与基于关联规则算法的推荐系统应用到相同环境中,通过对实验结果分析得出,设计系统的运行响应效果较好。

关 键 词：用户画像  个体行为数据  智能推荐  

分 类 号：TN948.11]