融合协同过滤的XGBoost在音乐推送上的应用研究

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摘  要：该文研究一种基于融合协同过滤和XGBoost的音乐推荐算法。首先，使用协同过滤算法计算用户之间或物品之间的相似度，从而得到初始的推荐列表，作为召回集。考虑到协同过滤法产生的音乐推荐列表还存在计算量大、稀疏性等问题，导致推荐列表并没有那么准确。接下来，对推荐列表中的每个项目进行特征提取和特征工程，并使用XGBoost算法对其进行预测，得到最终的推荐列表。（剩余6193字）

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