协同过滤推荐算法中的相似性度量研究

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摘  要：协同过滤算法作为最古老的算法有着相当广泛的应用，相似度的计算和最近邻居的选择是该算法的核心。在阐述协同过滤推荐算法的原理和常见相似度计算方法的基础上，提出改进的相似度计算方法，并通过实验验证了不同相似度计算方法在推荐效果方面的差异，分析了如何解决数据稀疏性和平衡项目本身质量权重的问题。（剩余8334字）

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