作者：宋梅青高维数据环境大数据个性化推荐推荐质量控制模型应用环境
摘要：[目的/意义]在高维数据环境下,推荐的精准度和实时性存在相互制约的现象。如何在精准度与实时性之间取得平衡,实现对推荐质量的有效控制是值得研究的问题。[方法/过程]本文首先分析了高维数据环境的成因及其对推荐质量的影响,在此基础上构建了一种个性化推荐质量控制模型,该模型先评估推荐质量在精准度和实时性两个方面的损失,再结合应用环境,得到相应的质量控制策略。[结果/结论]实验分析的结果证明该模型可以在高维数据环境下实现对推荐质量的有效控制,让推荐系统可以更好地适应不同的应用环境。
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