【摘 要】
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伴随着计算机与信息技术的发展，电子商务推荐系统也得到巨大进步。而其中个性化产品的推荐成为现代营销的重要组成部分。同时，推荐算法作为个性化的推荐系统的核心，为用户提供良
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伴随着计算机与信息技术的发展，电子商务推荐系统也得到巨大进步。而其中个性化产品的推荐成为现代营销的重要组成部分。同时，推荐算法作为个性化的推荐系统的核心，为用户提供良好的推荐产品起到了关键作用。其中，最为广泛运用的推荐算法就是协同过滤算法，其被运用于多个大型的电子商务网站当中。然而在实际应用中，也产生推荐系统所共同面临的问题。 本文首先通过对相关文献的归纳与梳理，总结出各推荐系统所存在的问题，分析了推荐系统中所面临共性的问题，如数据稀疏性和新用户（冷启动问题），同时，分析了传统相似性在数据稀疏的条件下预测精确度不高的现象，提出了基于局部相似性的改进算法，并且利用MovieLens数据集，进行相关实验设计，以验证改进局部相似性在数据稀疏情况下良好的表现; 其次，结合本地邻居的相似性和全局用户的相似性，综合考虑各部分的用户信息达到提高预测用户评分的目的，提出了面向局部与全局用户相似性的协同过滤算法，再者，通过实验，在数据疏性情况下，将改进的算法与传统的推荐算法进行比较，进一步表明改进推荐算法使预测效果准确、有效。改进的推荐算法具有在推荐系统中适应性强的特点。
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