《个性化推荐系统综述》文章已经归档，站长之家不再展示相关内容，下文是站长之家的自动化写作机器人，通过算法提取的文章重点内容。这只AI还很年轻，欢迎联系我们帮它成长：
个性化推荐系统通过建立用户与信息产品之间的二元关系，利用已有的选择过程或相似性关系挖掘每个用户潜在感兴趣的对象，进而进行个性化推荐...
推荐算法模块是最核心的部分...
如amazon的书籍推荐，Jester的笑话推荐，等等...
因为在文本信息获取与过滤方面的研究较为成熟，现有很多基于内容的推荐系统都是通过分析产品的文本信息进行推荐...
如果一个系统只推荐与用户的配置文件高度相关的产品，那么推荐的只能是与用户之前购买过的产品非常相似的产品，无法保证推荐的多样性...
独立的应用协同过滤，基于内容和基于网络结构的算法进行推荐，然后将两种或多种系统的推荐结果结合，利用预测打分的线性组合进行推荐...
这样可以克服协同过滤系统中的稀疏性问题，不仅仅是当产品被配置文件相似的用户打了分才能被推荐，如果产品与用户的配置文件很相似也会被直接推荐...
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