【摘 要】
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Web2.0技术和服务的普及使用户成为信息的生产者，同时也是信息的消费者。因此越来越难根据用户的偏好做出自动推荐，不仅是因为巨大的信息量，而且很难自动获取用户的兴趣。为应对上述挑战从而出现了推荐系统，它向用户提供适合他们需要内容的推荐。本文对推荐系统的发展和现状进行了介绍，总结了目前流行的几种推荐技术，并阐述了目前推荐系统技术所存在的问题以及挑战。 协同过滤是解决信息过载问题的一种有效技术。然而
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Web2.0技术和服务的普及使用户成为信息的生产者，同时也是信息的消费者。因此越来越难根据用户的偏好做出自动推荐，不仅是因为巨大的信息量，而且很难自动获取用户的兴趣。为应对上述挑战从而出现了推荐系统，它向用户提供适合他们需要内容的推荐。本文对推荐系统的发展和现状进行了介绍，总结了目前流行的几种推荐技术，并阐述了目前推荐系统技术所存在的问题以及挑战。
协同过滤是解决信息过载问题的一种有效技术。然而基于内存的推荐面临着可扩展性问题，基于模型的推荐需要训练大量的参数。本文首先用K-means基于用户特征给用户聚类，然后在每一个聚簇中用分步协同框架线性拟合基于项目的协同过滤和基于用户的协同过滤，最后根据最小二乘法给他们二者计算出一个权重。实验结果表明本文提出的算法与对比算法相比显著改善预测误差，同时在一定程度上解决了基于模型和基于内存存在的不足。
大多数推荐系统专注于对评分建模，忽略了评论文本中包含的丰富信息。本文提出了一个结合用户评论内容和评分的推荐模型。该模型通过主题建模技术对评论文本和评分的潜在特征相对应从而提高预测精度。同时通过挖掘评论文本中的信息，模型可以在一定程度上缓解推荐系统中存在的冷启动问题。实验表明，本文提出的模型在数据集非常稀疏时与对比算法相比，预测的评分误差平均减少了7%左右。
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