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[目的/意义]为解决当前推荐系统的准确度不高、个性化效果不好等问题,分析基于机器学习方法的个性化推荐系统。[方法/过程]介绍了推荐系统架构、用户特征提取与聚类算法、相关物品检索、点击率预估和两类分类问题。[结果/结论]该个性化推荐系统中使用的机器学习算法,在一定程度上可解决当前推荐系统的不足。
机器学习方法在个性化推荐系统中的应用
【摘 要】
：
[目的/意义]为解决当前推荐系统的准确度不高、个性化效果不好等问题,分析基于机器学习方法的个性化推荐系统。[方法/过程]介绍了推荐系统架构、用户特征提取与聚类算法、相
【机 构】
：
中北大学计算机与控制工程学院
【出 处】
：
情报探索
【发表日期】
：
2016年04期
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