【摘 要】
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随着互联网的普及与发展,网络上信息与日俱增,但用户却越来越难以在有限时间内找寻到想要的信息。推荐系统是解决这一问题的重要方法之一,推荐系统可以根据用户历史行为分析
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随着互联网的普及与发展,网络上信息与日俱增,但用户却越来越难以在有限时间内找寻到想要的信息。推荐系统是解决这一问题的重要方法之一,推荐系统可以根据用户历史行为分析出用户需求来进行推荐,使用户快速的、准确的做出选择。研究在推荐系统上应用Prank算法,Prank算法是信息检索领域经典的排序学习算法。它可以快速地训练一组特征与排序的关系,做出准确的预测。本文将Prank算法改进以适应Top-N推荐问题,与推荐系统上著名的Item-based,User-based,SVDmodel算法进行横向比较,通过大量实验
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