Item-Based Collaborative Filtering Recommendation Algorithms - 2001年 - 被引用7190次
ABSTRACT —— 摘要 推薦系統採用知識發現技術解決信息、產品或服務在實時交互過程中的個性化推薦問題。推薦系統，特別是哪些基於K最近鄰協同過濾算法的推薦系統，獲得了極大的成功。近年來，互聯網上信息和用戶的數量急速增長，這給推薦系統造成了一些重大挑戰。比如：生成高質量的推薦，每秒爲數百萬用戶和商品提供大量推薦，在數據稀疏的情況下實現高覆蓋率。在傳統的協同過濾推薦系統中，工作量隨着系統用戶的增加
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