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近年来，随着互联网技术的快速发展，基于互联网技术的电子商务已经逐渐的进入人们的生活，并正在影响着人们的学习、工作和生活模式......
随着科学技术的发展,互联网技术逐渐渗入到各行各业,在线视频极大丰富了我们的生活。但由于大量的视频信息涌入,用户无法准确快速......
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以阿里为代表的巨头电商平台创造了一个又一个＂双十一＂促销奇迹,这得益于个性化推荐系统,协同过滤是其中应用广泛、效果较准确的一种......
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在基于用户的协同过滤推荐算法中,当用户-评分矩阵相对稀疏时,用户共同评分项目个数较少,皮尔逊相似度算法很难精确的计算用户之间......
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随着第三次工业革命的深化,全球已经处在信息技术高速发展的时期,在信息时代的笼罩下,社会随处可见信息时代的成果,社会正在向数字......
为解决图书馆推荐系统存在的数据稀疏性问题,帮助读者选择感兴趣的图书,提出基于室内定位的图书馆推荐算法.该算法使用室内定位技......
针对User-based协同过滤推荐和Item-based协同过滤推荐算法的不足,提出了一种改进的推荐算法。该算法融合User-based协同过滤推荐......
