【摘 要】
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随着互联网网络的规模的扩大,互联网为用户提供越来越多的信息和服务,巨量的信息使Web用户面临信息过载的问题.个性化推荐系统中协同过滤技术的诞生,从海量的数据中提取出特
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随着互联网网络的规模的扩大,互联网为用户提供越来越多的信息和服务,巨量的信息使Web用户面临信息过载的问题.个性化推荐系统中协同过滤技术的诞生,从海量的数据中提取出特定的有效信息,给我们提供了更加方便快捷的途径.如今,电子商务的发展为用户提供便利的同时,都应用了个性化推荐系统,更大程度上满足了用户的商品需求.协同过滤简单来说,是通过持有相同经验的人群或者爱好兴趣相似的人的喜好再推荐用户想获取的信息,并且根据其他使用软件的人的评分消息的相关程度进行推荐.但是目前的技术运用还不是太成熟,实际运行还存在一些问题.论文针对各类问题进行分析研究,由浅及深,加强其完整性和多功能性.
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