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基于排序学习的 PRLMDF 推荐算法

刘金花，焦嘉

【摘要】针对数据集在排序学习中可解释特征的样本覆盖太少，容易产生过拟合现象，提出了基于排序学习的P R L M D F 推荐算法。在类别推荐的基础上进行兴趣点推荐，将类别推荐结果经过预处理和使用多粒度级联森林来构建推荐模型，将每个森林分为许多子森林，在执行过程中使用分布式技术，在保持准确率的基础上提升执行效率。

【关键字】排序学习；兴趣点推荐；多粒度级联