基于用户与物品匹配度的推荐系统性能研究

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由于推荐系统应用较广泛,众多研究学者致力于推荐系统性能的研究与改进。经过对影响推荐系统效果的两大因素——用户和物品的研究,对提高推荐系统的性能进行分析和建模。依据多方因素,构建用户画像。根据用户标签和物品特征的匹配程度进行推荐研究,为后续提高推荐系统准确率和实时性提供参考。
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