《表2 应用后的稀有性改进HYBRID CF》

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《改进的基于内容的协同过滤电影推荐算法》

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采用两种传统推荐方法Pure CF和SVD评估本文提出的方法，采用这两种方法在相同MovieLens数据集和不同稀疏度级别分别测试。选择这两种方法进行评估和测试原因是，该领域之前的工作已比较了内容提升CF的方法[3]。通过该评估，可以清楚看到结果的差异和本文提出方法的功效。使用平均绝对误差（Mean Absolute Error，MAE）度量评估本文模型，如表1和表2所示。平均绝对误差是一种稳健的评估模型。此外，尺寸评估和相互比较模型使用MAE作为评估指标[4]，代表了预测值与实际值偏差，如图1和图2所示。