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智能推荐系统：混合推荐系统_7.数据预处理与特征提取.docx

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    7.数据预处理与特征提取

    在智能推荐系统中，数据预处理和特征提取是至关重要的步骤。这些步骤不仅决定了模型的输入质量，还直接影响了推荐系统的性能和准确性。本节将详细介绍数据预处理和特征提取的原理和方法，并通过具体的代码示例来展示如何在实际项目中应用这些技术。

    7.1数据预处理

    数据预处理是指在将数据输入到推荐系统模型之前，对原始数据进行清洗、转换和规范化的过程。这一过程旨在提高数据的质量，使其更适合模型训练和预测。常见的数据预处理步骤包括数据清洗、缺失值处理、数据转换和数据规范化。

    7.1.1数据清洗

    数据清洗是去除数据集中不相关、重复或错误的数据的

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