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互联网产生的海量信息带来了“信息超载”的问题。文章基于协同过滤算法对用户喜好进行了研究。阐述了协同过滤的基本思想,对用户喜好数据的采集及预处理过程进行了研究;在数据分析过程中提出几种常用的计算相似度的方法并进行了比较;研究了协同过滤算法的两个分支的不同适用场景,并与基于内容的算法进行比较,对现有算法存在的不足提出了改进。