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智能推荐系统：混合推荐系统_5.基于模型的推荐系统.docx

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    5.基于模型的推荐系统

    5.1基于模型推荐系统的概述

    基于模型的推荐系统是一种通过构建用户和项目之间的数学模型来预测用户对项目的偏好并进行推荐的方法。这些模型可以是基于矩阵分解、深度学习、协同过滤等技术。与基于内容的推荐系统和基于协同过滤的推荐系统不同，基于模型的推荐系统通常需要更多的计算资源和更复杂的数据处理技术，但它们能够提供更准确的推荐结果。

    5.1.1基于模型推荐系统的优势

    泛化能力：基于模型的推荐系统能够从已有的用户行为数据中学习出更复杂的模式，从而提高推荐的泛化能力。

    处理稀疏数据：通过模型的优化，可以有效处理用户和项目之间的稀疏交互数

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