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传统的协同过滤算法在计算用户相似度时,只考虑其评分,而忽略了不同用户评分的差异性.为此,本系统对传统的协同过滤算法做了改进,对贵宾用户的评分进行了加权处理,这样可以提高某些商品的预测评分,从而提高推荐的质量.
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【摘 要】
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传统的协同过滤算法在计算用户相似度时,只考虑其评分,而忽略了不同用户评分的差异性.为此,本系统对传统的协同过滤算法做了改进,对贵宾用户的评分进行了加权处理,这样可以提
【机 构】
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锡山中等专业学校,江苏 无锡,214191
【出 处】
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现代职业教育
【发表日期】
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2017年2期
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