【摘 要】
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1研究背景rn在大数据时代,随着互联网技术的发展,人们被各式各样的信息包围着,人类社会可以说是进入了信息爆炸时代.但与此同时,信息的海量也使得用户很难获取到自己真正感兴
【机 构】
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中国农业大学信息与电气工程学院 北京 海淀 100000
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1研究背景rn在大数据时代,随着互联网技术的发展,人们被各式各样的信息包围着,人类社会可以说是进入了信息爆炸时代.但与此同时,信息的海量也使得用户很难获取到自己真正感兴趣的方面.人们在搜索引擎上进行信息的搜索,如何才能高效的获取到自己需要或者感兴趣的信息呢?推荐算法为解决信息超载这一问题提供了解决思路,它通过给用户建模,从他们的历史反馈信息中得知其兴趣和需求所在,从而进行推荐.据VentureBeat统计,Amazon 的推荐系统为其提供了35％的商品销售额,除了在电子商务网站中为用户推荐商品之外,还可以为用户推荐书、电影、新闻和音乐等等[1].但选择合适的推荐算法,避免质量差,无效的推荐尤为重要.目前应用较为广泛的是基于内容的推荐算法以及基于协同过滤的推荐算法,但他们也并不完美,许多学者仍然希望可以对其改进,提高个性化推荐的质量.
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