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基于内容的推荐算法

基于内容的推荐算法首先需要计算用户已经选择或使用过的项目与待推荐项目之间的相似度,然后把待推荐项目按照相似度大小进行排序,相似度越高的项目,优先推荐给用户。基于内容的方法不要求系统预先知道用户对项目的评分,而是利用关于项目内容的特征描述,使用机器学习算法对用户进行兴趣建模。伴随着机器学习技术的发展,目前基于内容的推荐系统可以通过分析用户和用户己经选择或使用过的内容,对用户和项目分别建立针对其内容特点的描述文件。系统可以通过比较用户与项目的描述文件的相似度,直接向用户推荐与其描述文件相似度较高的项目。因此,对相似度的计算是基于内容的推荐算法的重要的部分。系统根据项目的描述与用户的描述文件之间的相似度来决定是否推荐改项目给用户。当相似度高于某个事先设定的阂值时就将该项目推荐给用户。此外,相似度还决定项目在推荐列表中的排名,相似度越大,项目排名越靠前,越优先推荐给用户。