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协同过滤技术在智能推荐系统中的应用

Application of Collaborative Filtering Technology in Intelligent Recommendation Systems
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摘要 阐述协同过滤技术在智能推荐系统中的问题及原因,包括数据稀疏性、冷启动、算法扩展性,灵活性和可解释性,提出数据预处理和特征选择、算法选择和组合、实时推荐和增量更新的应用策略。 This paper describes the issues of collaborative filtering technology in intelligent recommendation systems,including data sparsity,cold start,algorithm scalability,flexibility,and interpretability.It proposes application strategies for data preprocessing and feature selection,algorithm selection and combination,real-time recommendation,and incremental updates.
作者 刘鑫 LIU Xin(Jilin University of Architecture and Technology,Jilin 130114,China)
出处 《集成电路应用》 2024年第4期118-119,共2页 Application of IC
基金 吉林建筑科技学院科研课题([2022]012ZQKJ)。
关键词 协同过滤 用户兴趣挖掘算法 智能推荐系统 collaborative filtering user interest mining algorithms intelligent recommendation systems
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