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基于计算机数据处理的文学偏好内容推荐方法及系统 

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申请/专利权人:济宁职业技术学院;山东理工职业学院

摘要:本发明涉及内容推荐技术领域,具体涉及一种基于计算机数据处理的文学偏好内容推荐方法及系统。首先,获取用户对文学关键词的行为数据,进而进行聚类分析,获得聚类簇。为更准确地反映用户偏好,进一步分析每个聚类簇的特征,包括关键词数量分布、行为数据分布混乱度得到簇内差异度,由于聚类簇的离群情况也可表征出用户的兴趣偏好,所以将簇内差异度结合聚类簇间的位置关系,得到离群程度值。同时,基于异常检测算法计算每个关键词的异常得分。最后,结合异常得分和离群程度值调整关键词对应的文学内容的推荐数量,获得更符合用户偏好的最终推荐数量。此方法能更精准、合理地为用户推荐文学内容,提高推荐效果。

主权项:1.一种基于计算机数据处理的文学偏好内容推荐方法,其特征在于,所述方法包括:获取待分析用户对每个文学关键词浏览时的预设第一数量种行为数据;根据所述行为数据对所有关键词进行聚类分析,得到聚类簇;在每个聚类簇中,根据关键词的数量分布以及所有关键词的行为数据的分布混乱情况,得到每个聚类簇的簇内差异度;根据每个聚类簇与其他聚类簇之间的关键词的位置关系以及簇内差异度的差异情况,获得每个聚类簇的离群程度值;基于异常检测算法获取每个聚类簇中每个关键词的异常得分;在每个聚类簇中,根据每个关键词的异常得分以及聚类簇的离群程度值,对关键词对应的文学内容的预设推荐数量进行调整,获得文学内容的最终推荐数量;根据所有关键词对应的文学内容的最终推荐数量以及关键词的行为数据对待分析用户进行文学内容推荐。

全文数据:

权利要求:

百度查询: 济宁职业技术学院 山东理工职业学院 基于计算机数据处理的文学偏好内容推荐方法及系统

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