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El sistema de recomendación de comercio electrónico incluye principalmente tecnología de recomendación de contenido, tecnología de recomendación por filtrado colaborativo y tecnología de recomendación híbrida. La tecnología de recomendación por filtrado colaborativo es una aplicación exitosa de la tecnología de recomendación personalizada. Sin embargo, debido a los problemas de datos dispersos y de inicio en frío de la tecnología de recomendación colaborativa y a la continua expansión de la escala de datos en el comercio electrónico, el sistema de recomendación de comercio electrónico también enfrenta muchos desafíos. Este artículo ha realizado una exploración y una investigación útiles sobre la tecnología de recomendación colaborativa. En primer lugar, este artículo propuso un algoritmo de filtrado colaborativo mejorado. En segundo lugar, se investigó el algoritmo de detección de comunidades, y se propusieron dos algoritmos de detección de comunidades superpuestas basados en el nodo central y en la fracción basada en k, que minan efectivamente la comunidad en la red. Finalmente, seleccionamos una parte de las comunidades de usuarios de la red de usuarios proyectada por la red usuario-ítem como el conjunto de usuarios vecinos candidatos para el usuario objetivo, reduciendo así el tiempo de cálculo y aumentando la velocidad y precisión de la recomendación del sistema. Este artículo tiene una combinación perfecta de tecnología de redes sociales y tecnología de filtrado colaborativo, lo que puede aumentar significativamente el rendimiento del sistema de recomendación. Este artículo utilizó el conjunto de datos de MovieLens para probar dos índices de rendimiento que incluyen el MAE y el RMSE. Los resultados experimentales muestran que el algoritmo de filtrado colaborativo mejorado es superior a otros dos algoritmos de recomendación colaborativa en cuanto al rendimiento de MAE y RMSE.
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