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大规模互联网推荐系统优化算法

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推荐系统是互联网应用中关键技术之一,该系统通过分析用户的行为,通过主动向用户推荐产品的方式替代被动接受用户请求.优秀的推荐系统不仅可以提高用户体验,还能提高用户购买欲望.协同过滤算法是推荐系统中广泛应用的算法之一.在大规模网络中,传统协同过滤算法将出现极端稀疏问题,且算法效率低下.本文设计了一种通过对网络分割、分组的协同过滤算法,该算法目的是将大规模网络通过一定的分割规则分割并分组,利用分治的思想,将问题分解为子问题的求解,达到算法性能的优化.

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来源
《第二届中国互联网学术年会》|2013年|129-135|共7页
会议地点张家界
作者
JIANG Peng; 姜鹏; XU Feng; 许峰; ZHOU Wenhuan; 周文欢;
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作者单位

中国计算机学会;

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会议组织
正文语种
原文格式 PDF
中图分类检索机;
关键词
互联网推荐系统; 信息检索; 优化算法; 协同过滤;

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