《表1 余弦相似度准确率和召回率》

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《基于惩罚因子的协同过滤算法的改进与研究》

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首先使用经典的余弦相似度算法进行计算。将推荐数量选定为25，目标用户的邻居个数分别为2，3，4，5，6，7，8，9，10，20，40。由上述数据得到的准确率与召回率（计算结果保留小数点后四位）见表1所列。