《表4 套餐属性权重值：计及Spark和属性权重的售电套餐推荐方法》

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《计及Spark和属性权重的售电套餐推荐方法》

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本实验测试算法在不同套餐测试集比例下的准确度，并通过与局部性的基于用户的协同过滤算法（LUCF）、基于用户的协同过滤算法（UCF）、局部性的基于模型的推荐算法（LSVD）、基于模型的推荐算法（SVD）四种推荐算法对比来验证本文算法的有效性。考虑表3的9个套餐属性，根据属性权重的套餐相似性计算方法所得到的各个属性权重值结果如表4所示。实验将总数据集按照比例从10%到90%随机划分成训练集和测试集，MAE和RMSE实验结果如图3和图4所示。