作者：朱斯丹协同过滤基于内容推荐实时推荐大数据不同类别推荐
摘要：阐述了在大数据背景下利用推荐系统的重要性和研究意义,通过比较分析目前存在的推荐系统的功能和推荐算法,采用各种方法,针对用户的个性特色进行推荐。结合推荐系统的结构设计知识模型和用户认知水平,设计学习推荐系统。本研究的创新之处在于将图片相似性和用户历史记录相结合对不同物品进行联合推荐,提高推荐的准确性。目前国内各种网站和平台中存取储数据量巨大,潜在价值惊人。经过数据分析和推荐,对用户的选择是有帮助作用的。由于选取的学习内容有限,还需要后期进行更多的实证研究。
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