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摘要
本发明提供可降低流行度偏差的个性化长尾商品推荐方法和系统,涉及计算机数据处理技术领域。本发明融合用户行为数据、交易商品的标签数据和社交好友数据,使用标签数据和社交好友数据弥补长尾商品中缺失的行为数据,降低传统协同过滤方法导致的流行度偏差问题,增加用户和长尾商品之间的联系,解决了现有商品推荐系统因数据稀疏导致的流行度偏差、长尾商品被推荐的次数过低的技术问题,增加了长尾商品被推荐的概率,提高了长尾商品被推荐的次数；同时利用排序方法确定商品推荐结果,排序方法对隐式反馈数据具有良好的适应性,能够有效提高个性化推荐的精度,从而为用户提供更好的个性化服务。
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