【摘 要】
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推荐系统被广泛用于电子商务、视频网站、新闻小说推荐等各个领域,旨在向用户提供其可能感兴趣的信息。协同过滤是推荐系统的主流技术,分为基于内存的协同过滤、基于模型的协
【机 构】
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四川大学计算机学院,乐山师范学院计算机科学学院
【基金项目】
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四川省科技厅项目(No.2014JY0036);四川省教育厅创新团队基金(No.13TD0014)
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推荐系统被广泛用于电子商务、视频网站、新闻小说推荐等各个领域,旨在向用户提供其可能感兴趣的信息。协同过滤是推荐系统的主流技术,分为基于内存的协同过滤、基于模型的协同过滤以及组合协同过滤。以其中基于用户（项目）、基于矩阵分解以及基于线性回归集成策略的协同过滤算法为例进行说明比较,然后通过Movie Lens的数据集进行实验对比。
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