【摘 要】
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web2.0的出现使得互联网中的数据以几何级数的形式增长,如何在浩如烟海的信息海洋中找到自己需要的内容是当前人们面临的一个挑战性问题,信息推荐系统便是为解决这个问题而出
【机 构】
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贵阳学院数学与信息科学学院,湖南大学信息科学与工程学院
【基金项目】
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贵州省自然科学基金：基于复杂网络理论的个性化信息推荐系统关键算法研究（项目编号：LGK[2013]53）,贵州省教育厅“网络信息科学”创新团队资助项目.
论文部分内容阅读
web2.0的出现使得互联网中的数据以几何级数的形式增长,如何在浩如烟海的信息海洋中找到自己需要的内容是当前人们面临的一个挑战性问题,信息推荐系统便是为解决这个问题而出现的,而协同过滤算法是推荐系统中用途最广的一种算法.本文对基于用户的协同过滤算法和基于项目的协同过滤算法进行了介绍,然后利用Movielens中的影片数据对这两种算法的性能进行了比较,结果发现基于项目的协同过滤算法在影片信息推荐中要优于基于用户的协同过滤算法.
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