《表1 过滤后的数据集：改进的哈希学习高效推荐算法》

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《改进的哈希学习高效推荐算法》

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为了验证本文的方法适合不同评分密度的数据，选择了三个不同评分密度的数据集。同之前的工作一样[14-15]，过滤了评分信息不足50个的用户，使得每个用户都有可观察的评分信息用于训练和测试。对于每个用户，选择80%的评分信息作为训练数据，剩下的20%作为测试数据。总结了过滤处理后的数据集如表1。实验中，对数据集进行了5次同样比例的随机划分，并取5次实验结果的均值来评估所有的方法。