推荐系统之协同过滤推荐算法：Item-based Collaborative Filtering：相似度计算方法：Jaccard系数.docxVIP

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2024-09-06 发布于辽宁
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推荐系统之协同过滤推荐算法：Item-based Collaborative Filtering：相似度计算方法：Jaccard系数.docx

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推荐系统之协同过滤推荐算法：Item-basedCollaborativeFiltering：相似度计算方法：Jaccard系数

1推荐系统简介

1.11推荐系统的重要性

推荐系统在现代互联网服务中扮演着至关重要的角色。随着信息爆炸和用户需求的多样化，用户在海量信息中寻找感兴趣的内容变得越来越困难。推荐系统通过分析用户的历史行为、兴趣偏好以及内容特征，能够为用户推荐个性化的内容，如电影、音乐、新闻、商品等，从而提高用户满意度和网站的访问量。例如，Netflix利用推荐系统为用户推荐电影，极大地提升了用户观看体验和平台的用户粘性。

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