1 相关工作 目前，研究人员提出了各种方案的协同过滤推荐算法 （collaborative filtering recommendation algorithm）：基于用户 （userbased）的协同过滤算法 [1] ，利用不同用户在相同项目上的 评分相似性来推荐k 个最邻居的资源。
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A collaborative filtering recommendation algorithm based on the item features model is proposed in this paper.
提出一种基于项目特征模型的协同过滤推荐算法。
Collaborative filtering recommendation algorithm is one of the most successful technologies in thee-commerce recommendation system.
协同过滤推荐算法是在电子商务推荐系统中最成功的技术之一。
To address these problems, a collaborative filtering recommendation algorithm combining probabilistic relational models and user grade (PRM-UG-CF) is presented.
针对传统协同过滤推荐算法的稀疏性、扩展性问题，提出了结合似然关系模型和用户等级的协同过滤推荐算法。
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