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摘要：近年来，各类视频应用上内容越来越丰富，页面上与当前用户无关的内容也越来越多。因此，市面上出现了多种不同的推荐算法来进行内容推荐。但是，不是每种推荐算法都能够解决所有的问题。基于个性化推荐系统的视频App，融合了多种推荐方法。首先为了解决推荐系统的冷启动问题，采用了基于统计学的推荐方式，同时，采用基于协同过滤的推荐算法，计算视频和用户间的隐藏特征，最后还有实时推荐模块，能够根据用户近期的行为对推荐内容进行调整。（剩余5535字）
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基于个性化推荐系统的视频App的设计
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