技术编号：10580142
提示：您尚未登录，请点 登 陆 后下载，如果您还没有账户请点 注 册 ，登陆完成后，请刷新本页查看技术详细信息。 现有的基于上下文的推荐系统都是直接使用用户的历史数据的推荐方法，固然有 方便，便于广泛使用，容易得到广泛的评价的好处，但是由于用户的历史行为数据通常情况 下是非常稀疏的，因此运些方法都面临着严重的数据稀疏性问题。根据稀疏的用户历史行 为数据很难对用户的偏好进行建模，导致推荐系统的准确率偏低，从而影响用户体验。 我们要对一个应用系统进行项目推荐，一般要分析推荐系统的构成，在运里我们 要讨论构成推荐系统的一些主体。下面对常见的上下文推荐系统的做一个简单的介绍...
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