基于多算法協同的混合圖書推薦系統研究
摘要:為解決傳統圖書推薦系統面臨的冷啟動、社交互動不足、推薦單一等問題,文章設計了一款多算法協同的混合圖書推薦系統。該系統在傳統協同過濾的基礎上引入社交網絡和FunkSVD矩陣分解,綜合考慮用戶相似度、時間衰減因子等多重因素,實現了針對不同場景的多元化圖書推薦服務。同時,為滿足用戶自主獲取推薦信息的需求,引入通義千問大模型,利用其自然語言處理和深度學習能力生成推薦,結合提示工程進行優(yōu)化,從而為用戶提供更精準、智能的查詢推薦結果。(剩余7826字)
目錄
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