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Research on the filtering recommendation technology of network information based on big data environment

机译：基于大数据环境的网络信息过滤推荐技术研究

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Aiming at the problems of long recommendation time and low accuracy in traditional filtering recommendation methods for network information, a filtering recommendation method based on trusted user rating of network information is proposed. This paper analyses the relationship between the evaluation time of network users and the change of users' interest in the item in different time periods, builds the time forgetting model and time window model of network information, generates time filtering function, filters the historical score of the item by time filtering function, obtains the similarity of users' score, and constructs the trusted user-item rating matrix of network information, to generate the rating recommendation list of target user for network information prediction, and then complete recommendation. The experimental results show that the proposed method has shorter recommendation completion time and higher accuracy.
机译：针对传统过滤推荐方法的长期推荐时间和低精度的问题，提出了一种基于受信任用户额定值的网络信息的过滤推荐方法。本文分析了网络用户的评估时间与不同时间段内项目的兴趣之间的关系，构建了网络信息的时间忘记模型和时间窗模型，生成了时间过滤功能，过滤历史分数按时间过滤功能的项目，获得用户得分的相似性，并构建网络信息的可信用户项评级矩阵，以生成目标用户的评级推荐列表，用于网络信息预测，然后完成推荐。实验结果表明，该方法具有更短的推荐完成时间和更高的准确性。

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