【摘 要】
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随着互联网电子商务的飞速发展,精准的用户信息推荐越来越必不可少,其中基于物品及矩阵分解的推荐算法在互联网行业中应用极其广泛.协同过滤算法(collaborative filtering)的
【机 构】
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佛山科学技术学院数学与大数据院系,广东 佛山 528000
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随着互联网电子商务的飞速发展,精准的用户信息推荐越来越必不可少,其中基于物品及矩阵分解的推荐算法在互联网行业中应用极其广泛.协同过滤算法(collaborative filtering)的目标是基于用户对物品的历史评价信息,向目标用户(active user)推荐其未购买的物品,以有效提高平台推荐商品的精确度,用户的购物体验以及交易商家和平台的经济效益.协同过滤算法可分为基于物品的,基于用户的和基于模型三类,本文实现基于用户的协同过滤算法.
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