【摘 要】
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大数据时代的来临使得“信息过载”问题越来越严重,搜索引擎通过关键词搜索,帮助人们获取信息的方式已经很难满足人们的需求。不同的用户在不同时刻,不同的场景下会有不同的
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大数据时代的来临使得“信息过载”问题越来越严重,搜索引擎通过关键词搜索,帮助人们获取信息的方式已经很难满足人们的需求。不同的用户在不同时刻,不同的场景下会有不同的信息需求。而推荐系统可以在杂乱无序的数据中找出每一个个体可能会关注的信息进行推荐。推荐系统已被普遍应用到许多行业中,如亚马逊、豆瓣、网易云音乐等。本文提出一种面向排序的协同过滤算法。首先定义观众对两部电影的偏好程度及其流行度,两者乘积值作为偏好;其次通过余弦公式得到不同观众之间的相似度;然后通过贪婪算法融合偏好,生成推荐列表。使用MovieLens数据进行多次实验,并且与常用的协同过滤算法比较。实验结果表明,该算法在准确性、F分数、NDCG等指标上性能更为优异。
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