【摘 要】
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文章首先基于现有的几种协同过滤算法,以及当前算法存在的问题,提出了一种基于用户评分的最近邻协同过滤混合算法,并与经典算法:基于物品的协同过滤算法对比,同时与当下比较
【机 构】
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广州理工学院,广东工业大学计算机学院
【基金项目】
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国家自然科学基金项目(61972102),广东省普通高校青年创新人才项目(2018KQNCX385)
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文章首先基于现有的几种协同过滤算法,以及当前算法存在的问题,提出了一种基于用户评分的最近邻协同过滤混合算法,并与经典算法:基于物品的协同过滤算法对比,同时与当下比较流行的几类推算法做了对比。利用最近邻思想解决了数据稀疏导致的准确率下降问题,利用用户评分属性使得推荐不仅更加准确,而且提升了推荐的质量。本文利用MoiveLen数据集进行训练测试,通过与已有经典高效算法的横向和纵向对比,融合在机器学习领域中排序算法,得出不同算法的利弊。通过机器学习实现智能推荐,利用智能信息处理、智能控制决策的控制方式实现智能推
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