【摘 要】
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如今互联网的互联互通的网络大量信息爆炸的时代里,数据库海量的数据给我们提供了很多有价值的信息,而我们如何通过现有技术将这些数据利用起来,是我们面临的一个亟待解决的
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如今互联网的互联互通的网络大量信息爆炸的时代里,数据库海量的数据给我们提供了很多有价值的信息,而我们如何通过现有技术将这些数据利用起来,是我们面临的一个亟待解决的问题。在一些购物网站上可以根据你购买的历史商品和购物车商品数据,定期推荐给我们想要的购买的商品列表,并给出价格和好评率等综合指标最佳的商品,让你的购物既轻松又合理;这其中应用了协同过滤推荐的算法,虽然此技术在是购物网站上应用较早和最成功的算法之一,但是推荐值在的准确率上依赖历史数据较强而且前期推荐数据值偏差较大,尤其在新购买者推荐值效果不明显,因此如果在上述算法中应用融合时间偏差的推荐算法(UFDDR),准确率会有很大的提升,在本文中将通过三种算法多组数据对比看出该算法在RMSE、Precision、Recall等指标上在评分预测系统应用具有较好效果。尽管国内外研究人员针对推荐算法有过很多研究,但是研究的算法在实际的工业与商业尚无完美衔接.
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