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【24h】

Solving Sparsity Problem in Rating-Based Movie Recommendation System

机译:在基于评级的电影推荐系统中解决稀疏问题

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摘要

Recommendation is a very important part of our digital lives. Without recommendation one can get lost in web of data. Movies are also very important form of entertainment. We watch most movies that are recommended by someone or others. Each person likes specific type of movies. So movie recommendation system can increase sales of a movie rent/sales shop. Websites like Netflix are using it. But there is one problem that can cause recommendation system to fail. This problem is sparsity problem. In this paper, we have used a new approach that can solve sparsity problem to a great extent.
机译:建议是我们数字生命的一个非常重要的部分。 没有建议书,可以在数据的网络中丢失。 电影也是非常重要的娱乐形式。 我们观看了某些人或他人推荐的电影。 每个人都喜欢特定类型的电影。 因此,电影推荐系统可以增加电影租赁/销售商店的销售额。 像netflix这样的网站正在使用它。 但是有一个问题可能导致推荐系统失败。 这个问题是稀疏问题。 在本文中,我们使用了一种新方法,可以在很大程度上解决稀疏问题。

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