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推荐系统库：LensKit二次开发_（3）.数据处理与预处理技术.docx

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    数据处理与预处理技术

    在推荐系统中，数据处理和预处理是至关重要的步骤。这些步骤的目的是将原始数据转换为推荐系统可以有效使用的格式，确保数据的质量和一致性，从而提高推荐的准确性。本节将详细介绍数据处理与预处理技术，包括数据清洗、数据转换、数据标准化、数据分割等，并通过具体的代码示例来展示如何在LensKit中实现这些技术。

    数据清洗

    数据清洗是数据预处理的第一步，它涉及去除数据中的噪声、缺失值和异常值。这些不一致的数据会影响推荐系统的性能，因此需要进行仔细的清洗。

    去除缺失值

    在推荐系统中，用户评分数据经常包含大量的缺失值。缺失值可能是由于用户没有对某些项

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