【摘 要】
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针对当前影视智能推荐算法的推荐误差大、推荐时间长等局限性,以提高影视智能推荐精度为目标,获得理想的影视智能推荐结果,提出基于数据挖掘技术的影视智能推荐算法。该算法首先对影视智能推荐的工作原理进行分析,指出各种影视智能推荐算法的弊端;然后收集大量的影视智能推荐数据,根据数据得到用户-影视评分矩阵及相似度计算公式;最后引入数据挖掘技术建立影视智能推荐模型,并与其他影视智能推荐算法进行仿真对比实验,结果
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针对当前影视智能推荐算法的推荐误差大、推荐时间长等局限性,以提高影视智能推荐精度为目标,获得理想的影视智能推荐结果,提出基于数据挖掘技术的影视智能推荐算法。该算法首先对影视智能推荐的工作原理进行分析,指出各种影视智能推荐算法的弊端;然后收集大量的影视智能推荐数据,根据数据得到用户-影视评分矩阵及相似度计算公式;最后引入数据挖掘技术建立影视智能推荐模型,并与其他影视智能推荐算法进行仿真对比实验,结果表明,该方法是一种精度高、速度快的影视智能推荐算法,相对于其他影视智能推荐算法,该算法的影视智能推荐整体效果更优,具有十分广泛的应用前景。
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