【摘 要】
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协同过滤推荐算法通过对用户历史行为数据的挖掘发现用户的偏好,基于不同的偏好对用户进行群组划分并推荐品味相似的商品。协同过滤推荐算法原理在大学生阅读中的作用就是通
【机 构】
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河南牧业经济学院文法学院,江西师范大学软件学院
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协同过滤推荐算法通过对用户历史行为数据的挖掘发现用户的偏好,基于不同的偏好对用户进行群组划分并推荐品味相似的商品。协同过滤推荐算法原理在大学生阅读中的作用就是通过该算法对大学生阅读的历史数据进行筛选与分析,了解大学生的需求与兴趣,从而将大学生感兴趣的阅读信息主动推荐给大学生。我们可以在协同过滤推荐算法的指导下,通过提高大学生媒介素养、引导大学生主动破除信息“茧房”、平衡广泛涉猎与深度阅读、控制好纸质阅读与互联网阅读的比例等措施,提高大学生互联网阅读的质量。
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