《表1 代码行数的比较：面向个性化网站的增量协同过滤推荐方法》

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《面向个性化网站的增量协同过滤推荐方法》

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本文提出了个性化网站推荐方法，并将其关键功能模块化。网站开发人员可以根据用户的意图实现查询推荐功能，而无需修改或添加大量的代码到原始网站。在ICFR模型中，相似度计算（包括归一化计算、相似度计算和评分预测计算）和增量更新计算是两个最重要的过程。在本实验中，比较了模块化处理之前与之后模型中关键功能需要的代码行数，如表1所示。其结果表明，在模块化之后，可以显著减少个性化网站开发人员执行推荐功能的工作量。