A.基于用户的协同过滤算法(简称UserCF算法)在1992年被提出,是推荐系统中最古老的算法B.UserCF算法符合人们对于“趣味相投”的认知C.实现UserCF算法的关键步骤是计算用户与用户之间的兴趣相似度D.UserCF算法符合兴趣相似的用户往往有相同的物品喜好
A.基于用户的协同过滤B.基于物品的协同过滤C.基于用户和物品的联合协同过滤D.基于商家的协同过滤
A.用户建模模块:对用户进行建模,根据用户行为数据和用户属性数据来分析用户的兴趣和需求B.推荐对象建模模块:根据对象数据对推荐对象进行建模C.推荐算法模块:基于用户特征和物品特征,采用推荐算法计算得到用户可能感兴趣的对象D.推荐算法模块:根据推荐场景对推荐结果进行一定调整,将推荐结果最终展示给用户