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【作者】宋龙生，王家乐，倪胜巧
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【作者单位】西藏大学信息科学技术学院；四川大学计算机学院
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【年份】2022
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【卷号】第10期
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【页码】85-87
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【ISSN】1002-1353
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【关键词】电影推荐 协同过滤 冷启动 奇异值分解
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【摘要】
信息过载的问题愈发严重,在大数据时代针对不同用户提高电影推荐系统的推荐性能一直存在巨大的挑战。为了有效地解决信息过载和用户体验满意度低的问题,需要选择合适的个性化推荐算法。文章概述了主流的机器学习推荐算法,并通过实验比较分析了各算法的优缺点,针对推荐算法普遍存在的冷启动和数据稀疏性问题,提出了相应的解决方案。
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【文献类型】
期刊
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