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文檔簡介
1、如今,Internet發(fā)展迅猛，已成為人們生活中不可或缺的一部分。無論是出門吃飯還是在家看影視節(jié)目都可以根據(jù)網(wǎng)站的推薦進行選擇。然而,隨著接入互聯(lián)網(wǎng)的網(wǎng)頁數(shù)量不斷增長,傳統(tǒng)的搜索算法已無法針對不同用戶提供個性化的信息，隨之產(chǎn)生了“信息過載”的問題。因此，個性化推薦技術應運而生。
協(xié)同過濾推薦算法是當前推薦系統(tǒng)中應用最廣泛的推薦算法，但是隨著電子商務的規(guī)模不斷擴大，協(xié)同過濾算法同樣遇到了一些挑戰(zhàn)，如冷啟動問題、數(shù)據(jù)稀疏性等問題。
2、本文針對協(xié)同過濾算法進行了深入的學習和研究，并闡述了相應的組合算法和針對協(xié)同過濾算法的改進算法，取得了理想的結果。
本文的創(chuàng)新工作主要如下：
1、使用Netflix公司的數(shù)據(jù)集Movielens中除了用戶——項目評分外的數(shù)據(jù)。
2、提出一種數(shù)據(jù)處理方法來消除不同個體評分差異性對項目評分預測帶來的誤差；改進了協(xié)同過濾的數(shù)據(jù)稀疏性懲罰，減少數(shù)據(jù)稀疏性對項目評分預測帶來的誤差；提出協(xié)同過濾的時間性懲罰，減少系統(tǒng)對
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