【摘 要】
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随着互联网向3.0时代迈进，随之而来的是信息过载问题，用户很难从海量数据中迅速捕捉到自己的需求数据，所以对于产品提供方而言，如何根据用户意愿推送产品成为当下精准营销的一大难题。此时个性化推荐基础应运而生。其中协同过滤技术作为最早，运用最广泛的推荐技术在实际中取得了巨大的成功，但由于数据稀疏、迭代方面依旧是一大挑战。至此，本文基于改进KNN运用蒙特卡洛模拟的RWN算法。首先本文通过视频标签生成用户偏好分布，视频标签包含视频类型(日常、新闻、音乐等)、视频播放类型(全一集、连续剧等)，根据单一用户观看过的视频
【机 构】
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上海师范大学数理学院 上海 200233
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随着互联网向3.0时代迈进，随之而来的是信息过载问题，用户很难从海量数据中迅速捕捉到自己的需求数据，所以对于产品提供方而言，如何根据用户意愿推送产品成为当下精准营销的一大难题。此时个性化推荐基础应运而生。其中协同过滤技术作为最早，运用最广泛的推荐技术在实际中取得了巨大的成功，但由于数据稀疏、迭代方面依旧是一大挑战。至此，本文基于改进KNN运用蒙特卡洛模拟的RWN算法。首先本文通过视频标签生成用户偏好分布，视频标签包含视频类型(日常、新闻、音乐等)、视频播放类型(全一集、连续剧等)，根据单一用户观看过的视频
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