作者：任恒妮大数据用户兴趣协同过滤算法相似度准确率
摘要：随着电子商务和大数据技术的发展，在信息超载的情况下，如何提升营销的效率，更加全面的结合用户的喜好对产品进行推荐，成为关注的重点。针对上述的需求，结合用户的兴趣特征，提出一种基于隐式特征的用户兴趣协同过滤算法。对此，文章首先对隐语义模型进行分析，对用户特征和物品特征的提取；其次，通过协同过滤算法，计算两者之间的相似度；最后，通过预测的准确率来对上述构建算法的正确性和可行性的进行判定，验证了算法可提高预测的准确行，具有一定的工程借鉴价值。
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