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本文对基于模型的推荐算法进行了初步的探索，在前人工作的基础上，研究了基于概率隐含语义分析(probabilisticLatentSemanticAnalysis，pLSA)在推荐系统中的应用和实现技术。
本文在被广泛使用和认可的MovieLens和EachMovie数据集上进行了实验，证实了动态修正算法的有效性。EachMovie数据集上开展基于内容和协同过滤推荐的对比实验发现：对于新加入的文档，基于内容预测的增添方法能够获得较好的推荐准确度，可加速用户对新文档的评价过程，尽快纳入pLSA协同推荐模型之中