基于EGL的协同过滤推荐算法在e-Learning系统中的改进与应用.docx
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协同过滤算法在推荐系统中的应用随着互联网的不断发展,推荐系统在商业领域中的应用越来越广泛。推荐系统是一个根据用户历史行为和兴趣爱好推荐相关物品的系统,其主要目的是增加用户满意度和提高商家收益。推荐系统的关键是如何准确捕捉用户兴趣和行为,协同过滤算法是其中一种重要的技术手段。协同过滤算法(Collaborativefiltering)是推荐系统中最为常用的算法之一,其主要基于用户行为数据或者物品属性的相似性进行推荐。协同过滤算法的核心思想是利用用户历史行为数据,找到具有相似行为的用户组或物品组,然后根据这些