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文檔簡介
1、近年來，隨著計算機技術(shù)的飛速發(fā)展與網(wǎng)絡的迅速普及，人們既可以享受海量信息資源帶來的便利，同時又面臨著“信息超載”所帶來的問題，推薦系統(tǒng)正是為了解決這一問題而產(chǎn)生的。相較于經(jīng)典的搜索引擎式服務，推薦系統(tǒng)的個性化是其得天獨厚的優(yōu)勢。推薦系統(tǒng)的研究是當前信息資源急速膨脹環(huán)境下的迫切需求，有著重要的理論價值與實際價值。協(xié)同過濾技術(shù)是當前推薦系統(tǒng)研究的熱點之一，然而其依然存在稀疏性問題、冷啟動問題需要解決，同時在算法的精準度上也尚有很大的研究空間
2、。
針對上述問題本文主要的研究對象為推薦系統(tǒng)以及在解決數(shù)據(jù)稀疏性和冷啟動問題的前提下提高協(xié)同過濾算法的精確度的改進方法。所以，本文的主要研究內(nèi)容和創(chuàng)新點可以概括為以下幾個方面：
第一，首先對推薦系統(tǒng)進行整體的研究，充分研究了推薦系統(tǒng)的相關概念，對各種推薦系統(tǒng)、各種推薦系統(tǒng)的優(yōu)勢與劣勢以及協(xié)同過濾算法進行了深入的研究。
第二，在對協(xié)同過濾算法的深入研究的基礎上，針對算法數(shù)據(jù)稀疏性問題與冷啟動問題，本文通過結(jié)合
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