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文檔簡(jiǎn)介
1、當(dāng)下,各種各樣的信息已經(jīng)成為我們?nèi)粘I畹囊徊糠?,如何快速的從這些信息中找到用戶(hù)想要的信息是一個(gè)急迫需要解決的問(wèn)題。門(mén)戶(hù)網(wǎng)站通過(guò)信息分類(lèi)的方式方便人們尋找信息;搜索引擎通過(guò)與用戶(hù)之間的交互給用戶(hù)提供信息。但是由于信息增長(zhǎng)的速度太快,門(mén)戶(hù)網(wǎng)站已經(jīng)不能把所有的信息布局到網(wǎng)站的首頁(yè)分類(lèi)中。搜索引擎需在用戶(hù)根本不清楚輸入什么關(guān)鍵字的情況下無(wú)法返回準(zhǔn)確信息,所以?xún)烧叨疾荒芎芎玫慕鉀Q這個(gè)問(wèn)題。
個(gè)性化推薦技術(shù)能夠主動(dòng)的給用戶(hù)推薦信息,不需
2、要用戶(hù)主動(dòng)參與,并且推薦過(guò)程是對(duì)用戶(hù)透明的。同時(shí),個(gè)性化推薦能夠分別與門(mén)戶(hù)網(wǎng)站和搜索引擎有機(jī)結(jié)合,進(jìn)一步發(fā)揮門(mén)戶(hù)網(wǎng)站和搜索引擎的潛能。
本文首先介紹了一些與推薦技術(shù)緊密相關(guān)的數(shù)據(jù)挖掘的技術(shù),闡述如何在推薦系統(tǒng)中使用數(shù)據(jù)挖掘的技術(shù),然后介紹了現(xiàn)在應(yīng)用最廣泛的推薦技術(shù)。本文實(shí)現(xiàn)了數(shù)據(jù)挖掘算法和推薦算法的有機(jī)結(jié)合。通過(guò)降維技術(shù)解決用戶(hù)聚類(lèi)過(guò)程中向量高維度的問(wèn)題。同時(shí)使用數(shù)據(jù)填充技術(shù)解決了協(xié)同過(guò)濾推薦時(shí)用戶(hù)向量稀疏的問(wèn)題。在實(shí)驗(yàn)部分本
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