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文檔簡介
1、隨著網(wǎng)絡(luò)信息的爆炸式增長，給信息的使用者帶來了極大的困難。目前解決信息過載問題可通過一種信息過濾的方法即智能推薦技術(shù)。目前比較重要的幾種推薦算法是基于協(xié)同過濾的推薦、基于內(nèi)容的推薦和基于知識的推薦。基于協(xié)同過濾的推薦算法是基于用戶對商品的評分或者購買收藏等行為模式來為用戶提供個性化的推薦?；谟脩魠f(xié)同過濾的推薦方法有幾個關(guān)鍵步驟。一是計算相似度，相似度的計算可以根據(jù)情況不同選擇不同的計算方法。常用的方法有Pearson相關(guān)系數(shù)法、余弦相
2、似度法、Spearman法等。二是選擇用戶近鄰，在選擇時首先應(yīng)該通過閡值過濾、負(fù)值過濾等方法過濾預(yù)選近鄰，然后確定合適的用于預(yù)測的近鄰數(shù)。
最后本文在系統(tǒng)的需求下提出了一種帶價格因子的改進(jìn)型推薦策略，本推薦策略在計算相似度時引進(jìn)了價格因子來權(quán)衡購買能力對用戶相似度的影響，從而使相似用戶群體和推薦列表更加匹配用戶的購買能力。之后使用web技術(shù)對基于用戶的協(xié)同過濾推薦系統(tǒng)進(jìn)行了實現(xiàn)，實現(xiàn)了對酒品的管理、用戶的管理、用戶收藏的管理等
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