基于机器学习的智能推荐系统设计与优化研究

智能推荐系统是一种通过机器学习技术实现的,在数据科学领域中颇受关注的服务。本文提出了一种基于协同过滤的智能推荐系统设计方案,以改进传统的推荐系统,并从用户模型、商品模型和推荐算法三个方面进行优化,以提升推荐系统的质量。文章首先介绍了传统的智能推荐系统,并对其进行了改进,还讨论了传统协同过滤推荐系统中的冷启动问题和数据稀疏性问题。为了解决这些问题,提出了一种基于机器学习的智能推荐系统设计方案,并通过实验验证了改进后的智能推荐系统的效果。通过实验结果表明,本文所提出的智能推荐系统设计方案能够有效地解决传统智能推荐系统中存在的一些问题。