【摘 要】
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首先介绍了基于电影类型偏好特征的推荐算法的实现过程，分析了用户特征与电影评分之间的关联，同时根据用户偏好关系和电影与电影类型的关联程度进行建模；然后通过计算不同电影之间的相似度，来预测用户对未知电影的感兴趣程度；最后介绍了混合推荐的总体流程、实验中使用到的电影数据集和评估指标，并将混合推荐模型与FM、DeepFM、NCF、xDeepFM算法模型进行比较，从实验结果中发现混合推荐模型比其他模型在排序
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首先介绍了基于电影类型偏好特征的推荐算法的实现过程，分析了用户特征与电影评分之间的关联，同时根据用户偏好关系和电影与电影类型的关联程度进行建模；然后通过计算不同电影之间的相似度，来预测用户对未知电影的感兴趣程度；最后介绍了混合推荐的总体流程、实验中使用到的电影数据集和评估指标，并将混合推荐模型与FM、DeepFM、NCF、xDeepFM算法模型进行比较，从实验结果中发现混合推荐模型比其他模型在排序精度和推荐精度上要略胜一筹。
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