搜索引擎优化毕业论文(基于项目的协同过滤推荐算法的有点事能够提高推荐系统的精准度)

　　搜索引擎优化毕业论文(基于项目的协同过滤推荐算法的有点事能够提高推荐系统的精准度)

　　国外对推荐技术的研究和应用起步较早。在用户模型方面，常用的用户建模技术、用户评价矩阵、向量空间模型和机器学习技术。记录用户最近邻居和具有不同权重的项目推荐以提高质量。协同过滤推荐算法的缺点是不能及时、方便地进行推荐。因此，专家推荐使用数据挖掘技术来分析用户的隐含水平，从各种数据挖掘技术到推荐系统。一点点数据挖掘技术可以提高推荐系统的准确性。47266

　　目前，我国对推荐系统理论和技术的研究较多，取得了丰硕的成果。黄等人。和周涛分别与其他用户-产品二分图[ ]建立了用户-产品关系，并提出了一种基于网络结构的推荐算法。针对稀疏评分数据，文献提出了协同过滤推荐算法的优化、基于项目的协同过滤评分预测算法以及新的相似度度量来计算目标用户的最近邻。算法的可扩展性，文献表明基于项目的协同过滤推荐算法的聚类质量显着提高了推荐系统的推荐度。鉴于上述各种推荐算法各有优缺点，许多研究人员提出使用组合推荐算法来克服单一推荐算法的缺点，综合各自的优点。如基于内容的文档提出的协作机制和信息推荐模式，系统地研究了基于资源的协同过滤技术的语义相似性、文献稀疏性和冷启动问题。

　　2. 趋势

　　随着信息技术和互联网的发展，信息爆炸将人们从信息匮乏的时代带到了信息过载的时代。面对海量的信息，用户很难快速从中获取有用的信息。因此，过滤信息的能力成为衡量一个信息系统质量的重要标准。

　　众多的门户网站网站、搜索引擎和各种数据索引系统，本质上都是为了帮助人们从少量信息中快速过滤信息。其中，以百度、谷歌等搜索引擎为代表的信息检索系统在帮助用户获取网络信息方面发挥着极其重要的作用。不够。首先，搜索引擎需要用户主动输入搜索关键词，选择搜索结果。当用户对结果不满意时，必须修改搜索关键字，重新搜索。此外，对于任何用户的相同搜索，搜索引擎都会得到完全相同的结果，即没有个性化。推荐系统是一种个性化的信息服务系统，可以根据用户的需求和偏好，主动推荐用户可能感兴趣的信息。不同于搜索引擎单纯依靠用户提供的搜索关键词进行过滤的方式，推荐系统通过分析用户数据、用户行为和物品属性，计算出用户偏好，进行个性化推荐。推荐系统不仅可以了解用户的明确需求，还可以发现用户的潜在兴趣，从而引导用户发现自己的真实需求，解决了搜索引擎中将需求转化为关键词的问题。与搜索引擎相比，该推荐系统在实现个性化服务的同时，极大地简化了用户获取信息的过程。很多搜索引擎都引入了推荐系统的思想。推荐系统已成为传统搜索引擎不可或缺的补充，它们共同承担解决当今信息过载问题的责任。

　　推荐系统已经广泛应用于许多不同的领域，其中电子商务是最典型的领域，具有良好的发展和应用前景，如亚马逊、Netflix等。同时，在商业应用的推动下，学术界对推荐系统的研究也很活跃，已经开发出许多行之有效的推荐技术。

　　*敏*感*词*推荐系统研究现状及发展趋势：