协同过滤造句

那么，协同过滤和推荐会消失？

协同过滤(维基百科的定义)是通过将过滤*作在一大群人中扩散，用于过滤大量信息的一种机制。

协同过滤(CF)系统毫无疑问是社会化网络的生命线。

一旦内容被推荐至首页，协同过滤系统的工作就算完成了。

传统协同过滤算法最后的预测值是用户最近邻评价的加权平均值，过于强调相似度的作用。

与传统的协同过滤，我们的算法的在线计算尺度，*的客户数量和产品目录中的项目数。

这意味着，通过收集你是如何与该网站以及与其他用户交往的足够信息，协同过滤（CF ）系统可以为你推荐内容。

提出了一种基于粗集和模糊聚类相结合的协同过滤推荐算法，通过粗集理论自动填补空缺评分降低数据稀疏*；

协同过滤系统的第二个效果是收集的信息是基于哪种内容、你喜欢还是不喜欢的评注，并根据您提交并参加投票的习惯，这些正是用户数据概况。

一个很重要的事实，许多社会化网站并没有意识到这点，即协同过滤(CF)系统并不能根据您的喜好自动匹配内容，它有天然的缺陷。

协同过滤系统能让你摆脱垃圾邮件和一些无创造*的思想，但它是不是最好的，因为它依赖于平均水平，而不是直接依赖于每一个参与者。