基于数据挖掘的个性化推荐在SNS中的应用

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数据挖掘作为一个交叉了统计学、数据库、机器学习等多个学科的新学科,近几年得到了广泛的重视,而SNS(社交网站)虽然有了庞大的用户基础,但仍需要更加个性化的开发,因此该文通过数据挖掘的分析方法,借助SNS庞大的信息来源,实现和分析了一种适用于SNS中的个性化推荐算法。该算法基于协同过滤技术,经过采集数据,计算用户的相似度,寻找最邻近用户,预测评分,并根据最终的近邻相似度和预测评分形成推荐。
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