【摘 要】
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推荐在我们的日常生活中发挥着越来越重要的角色,推荐系统能够自动地为用户推荐可能感兴趣的物品,这大大提高了人们在海量数据中搜索物品的速度。论文首先介绍了推荐系统,并
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推荐在我们的日常生活中发挥着越来越重要的角色,推荐系统能够自动地为用户推荐可能感兴趣的物品,这大大提高了人们在海量数据中搜索物品的速度。论文首先介绍了推荐系统,并说明目前所用推荐技术。这些技术通常被分为三类:协同过滤(CF)、基于内容的过滤(CBF)以及混合推荐方法。CF是通过用户偏好的进行信息过滤,即使用用户已知的历史数据或者其他用户已知的历史数据为该用户预测喜爱的物品。论文的重点是协同过滤,它的类型和它所面临的挑战,例如冷启动问题、数据稀疏、可扩展性和准确性。
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