TY -的A2 Sciarrone菲利普AU - Yadav, Usha盟——Duhan Neelam盟——Bhatia Komal Kumar PY - 2020 DA - 2020/06/23 TI -处理纯新用户本身问题,推荐系统根据相关公开数据和社交网络功能SP - 8912065六世- 2020 AB -喜欢精度计算时间,反之亦然是非常具有挑战性的环境中推荐系统,鼓励许多研究人员选择混合推荐系统。目前,研究人员正在努力产生正确和准确的建议,建议使用本体,但缺乏技术呈现出它的充分利用。推荐系统的一个主要问题困扰许多研究人员是纯新用户本身出现问题,由于缺乏信息系统的新用户。相关公开数据(LOD)倡议集之间的互操作性标准交叉领域和收集了大量的数据在过去的几年中,它提供了各种方式,可以提高推荐系统的性能,丰富用户的资料与相关特性。本研究工作集中在解决纯新用户本身问题,构建基于LOD用户的资料,协作功能,和社交网络功能。在这里,一个新的方法是设计了基于本体相似度计算项,从而预测nonrated项目的评级。修改方法来计算用户的相似度基于协作功能来处理其他问题如精度和计算时间也提出了。实证结果和比较分析,提出的混合推荐系统支配它的更好的性能特别为纯新用户本身问题提供解决方案。SN - 1574 - 017 - 2020/8912065 / 10.1155 x你——https://doi.org/10.1155/2020/8912065——摩根富林明-移动信息系统PB - Hindawi KW - ER