1、“.....用户使用更方便。采用了基于用户的协同过滤和关联规则相结合的技术，计算用户的相似度并根据相似度分析用户的邻居，这些邻居是具有相似兴趣爱好的邻居区，邻居是个基于的推荐，系统通过浏览器项目推荐给用户。用于日志的分析中，以提高推荐系统的精度。系统可以向用户推荐他们喜欢的音乐，预测用户不喜欢的音乐，也可以预测用户对特定音乐的评分。大场合推荐收礼对象推荐到同台服务器上压力测试工具压力测试样例并发执行组请求，每组执行次，共同时并发执行次节日推荐场合推荐收礼对象推荐个性媒体实验室开发的研究型协同过滤推荐系统，用于提供音乐推荐服务。系统可以向用户推荐他们喜欢的音乐，预测用户不喜欢的音乐，也可以预测用户对特定音乐的评分。大学数字图书馆项户生成个性化推荐项目。该系统既是个个性化推荐研究的实验平台，也是向人们推荐感兴趣电影的应用系统，其不定期推出的用户评分数据为世界各国推荐领域研究人员提供了原始的实验数据......”。

2、“.....每组执行次......”。

3、“.....用于提供音乐推荐服务。系统可以向用户推荐他们喜欢的音乐，预测用户不喜欢的音乐，也可以预测用户对特定音乐的评分。大学数字图书馆项户生成个性化推荐项目。该系统既是个个性化推荐研究的实验平台，也是向人们推荐感兴趣电影的应用系统，其不定期推出的用户评分数据为世界各国推荐领域研究人员提供了原始的实验数据。是由。采用了基于用户的协同过滤和关联规则相结合的技术，计算用户的相似度并根据相似度分析用户的邻居，这些邻居是具有相似兴趣爱好的邻居区，邻居们对电影的评分数据被用来为目标用方式进行用户评分数据收集与推荐结果显示，用户使用更方便。用户对网站提供的电影进行评分，用户可在和共个选项中进行选择，网站根据每个用户的评分计算并分析用户的偏好，次，信息系统单纯依靠提供的检索方式，往往不能满足用户描述检索条件的需求，找不到描述信息需求的方式。另外，用户每次获取信息......”。

4、“.....而信息系统不能通过服务历史和服务过程掌握用户需求，信息系统不能产生对用户持久的吸引力。在这种背景下个性化智能推荐服务应运而生并迅速发展起来，它通过与用户交互过程中获取的信息推测用户的兴趣偏好，并根据用户的兴趣偏好推荐符合用户兴趣偏好的信息。个性化智能推荐服务不仅可以帮助用户找到所需信息，而且通过个性化智能推荐服务，可以有效保留用户，提高信息系统的吸引力和用户的忠诚度。研究现状国外研究现状在推荐用户模型方面，常用的用户建模技术有向量空间模型用户评价矩阵，以及机器学习技术。在推荐算法方面，协同过滤是应用最广泛的个性化推荐技术。协同过滤首先计算用户之间的相似度，然后将相似度最高的用户作为二〇〇九年九月十九日星期六最近邻居，最后通过最近邻居用户产生推荐结果。,和提出了个利用神经网络和遗传算法通过分析用户在电子商务网站的浏览路径来获取用户偏好的方法。各种挖掘技术如关联规则挖掘聚类挖掘等被应用于日志的分析中......”。

5、“.....推荐系统是由，和主导开发的集研究与应用于体的推荐系统，采用项目项目协同过滤算法，根据用户己购买和己评分项目寻找相似项目，将相似度高的项目列入到推荐列表中。通过比较相似项目表与每个用户已购买和己评分的项目，系统整合比较结果将关联度最高和最畅销的项目推荐给用户。根据用户己购买和己评分项目寻找相似项目的计算较快，它只依赖于用户已购买和已评分的项目数量，采用在线方式进行。因此，即使是面对大规模数据集也有较快的运行速度。由于基于项目协同过滤推荐算法高度的关联性，推荐质量也比较高。是由美国明尼苏达大学计算机科学与工程系开发的研究型自动协同过滤推荐系统，用于推荐电影。是个基于的推荐，系统通过浏览器方式进行用户评分数据收集与推荐结果显示，用户使用更方便。用户对网站提供的电影进行评分，用户可在和共个选项中进行选择，网站根据每个用户的评分计算并分析用户的偏好，并据此向用户进行电影推荐。采用了基于用户的协同过滤和关联规则相结合的技术......”。

6、“.....这些邻居是具有相似兴趣爱好的邻居区，邻居们对电影的评分数据被用来为目标用户生成个性化推荐项目。该系统既是个个性化推荐研究的实验平台，也是向人们推荐感兴趣电影的应用系统，其不定期推出的用户评分数据为世界各国推荐领域研究人员提供了原始的实验数据。是由媒体实验室开发的研究型协同过滤推荐系统，用于提供音乐推荐服务。系统可以向用户推荐他们喜欢的音乐，预测用户不喜欢的音乐，也可以预测用户对特定音乐的评分。大学数字图书馆项目组开发的基于内容过滤和协同过滤的推荐系统，用于推荐页面。其特点是综合了基于内容过滤的推荐和协同过滤推荐的优点，同时支持两种类型的推荐服务。是个为新闻领域开发的个性化资讯平台。该平台采用基于聚类的协同过滤统计隐含语义标引，和访问计数三种方法来产生推荐，使用个线性模型将不同算法产生的推荐结合起来。二〇〇九年九月十九日星期六是个专业的个性化礼品推荐网站，网站的礼品知识库非常专业......”。

7、“.....网站从收礼人信息，送礼场合，个性化定制，礼品分类等多方面向用户进行礼品推荐。国内研究现状复旦大学的邓爱林等针对用户评分数据极端稀疏情况下传统相似性度量方法的不足,提出了种基于项目评分预测的协同过滤推荐算法,根据项目之间的相似性初步预测用户对未评分项目的评分,在此基础上,采用种新颖的相似性度量方法计算目标用户的最近邻居。并据此向用户进行电影推荐算法高度的关联性，推荐质量也比较高。是由美国明尼苏达大学计算机科学与工程系开发的研究型自动协同过滤推荐系统，用于推荐电影。是个基于的推荐，系统通过浏览器项目推荐给用户。根据用户己购买和己评分项目寻找相似项目的计算较快，它只依赖于用户已购买和已评分的项目数量，采用在线方式进行。因此，即使是面对大规模数据集也有较快的运行速度。由于基于项目协同过滤推荐推荐系统，采用项目项目协同过滤算法，根据用户己购买和己评分项目寻找相似项目，将相似度高的项目列入到推荐列表中......”。

8、“.....系统整合比较结果将关联度最高和最畅销的联规则挖掘聚类挖掘等被应用于日志的分析中，以提高推荐系统的精度。推荐系统是由，和主导开发的集研究与应用于体的期六最近邻居，最后通过最近邻居用户产生推荐结果。,和提出了个利用神经网络和遗传算法通过分析用户在电子商务网站的浏览路径来获取用户偏好的方法。各种挖掘技术如关技术有向量空间模型用户评价矩阵，以及机器学习技术。在推荐算法方面，协同过滤是应用最广泛的个性化推荐技术。协同过滤首先计算用户之间的相似度，然后将相似度最高的用户作为二〇〇九年九月十九日星偏好的信息。个性化智能推荐服务不仅可以帮助用户找到所需信息，而且通过个性化智能推荐服务，可以有效保留用户，提高信息系统的吸引力和用户的忠诚度。研究现状国外研究现状在推荐用户模型方面，常用的用户建模景下个性化智能推荐服务应运而生并迅速发展起来，它通过与用户交互过程中获取的信息推测用户的兴趣偏好......”。

9、“.....找不到描述信息需求的方式。另外，用户每次获取信息，都要输入大量烦琐的检索条件，而信息系统不能通过服务历史和服务过程掌握用户需求，信息系统不能产生对用户持久的吸引力。在这种背真正有用的信息，已成为广大网络用户共同面临的问题。首先，由于很难准确描述出需要的信息的特征，用户常常会面对大量的信息而束手无策，迷失在大量的信息空间中其次，信息系统单纯依靠提供的检索方式，往往不能满量信息的同时呈现，方面使用户很难从中发现自己感兴趣的部分，另方面也使得大量少人问津的信息成为网络中的暗信息，无法被般用户获取。面对网络信息量呈指数增长，如何从这浩瀚的海洋中取得所需要的息系统的规模越来越大，数量越来越多，信息获取的工具和方法越来丰富，在更方便的为用户提供越来越多信息和服务的同时，其结构和内容越来越复杂，在海量信息中，用户及时准确地获得所需要的信息也更加困难。海......”。