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个性化健康信息服务系统的设计与实现
近年来,我国慢性病患者人数逐年增多,如果人们做好疾病预防和日常保健工作,可以降低慢性病发病率,因此健康信息的获取和储备变得尤为重要。健康信息服务系统为人们获取健康资讯提供了有效途径,但随着互联网的快速发展,传统健康信息平台已经不能满足人们多样化的需求,“以人为本”的健康信息服务亟待出现,本文据此提出了个性化健康信息服务系统。
本文对个性化健康信息服务系统的推荐算法进行了研究和实验论证。传统的协同过滤推荐算法存在数据稀疏和推荐精度较低的问题,并且现有资讯推荐算法较少考虑社交关系,在此背景下,本文提出了基于社交网络和用户相似度的混合推荐算法(SNUS-HyRA)。
首先,基于社交网络关系完成用户最近邻信任度计算;然后,将Terms Frequency-Inverse User Frequency(TF-IUF)和时间权重结合,用于计算用户相似度以补充最近邻;最后,以最近邻为主,同时通过基于分类标签的基于内容的推荐算法对推荐结果进行补充。SNUS-HyRA在公开数据集delicious上进行实验验证,与基于用户的协同过滤算法和结合分类标签的基于项目的协同过 ...

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关键词：信息服务 个性化 Frequency delicious inverse